<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[w_whenhao的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; w_whenhao]]></copyright><item><title><![CDATA[资源层面的内存优化—贴图篇]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/118580858</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/118580858</guid><author>w_whenhao</author><pubDate>Thu, 08 Jul 2021 19:44:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[资源层面的内存优化—贴图篇

贴图资源可以说是几乎所有游戏项目中占据最大内存开销的资源，所以应合理使用贴图，来降低内存消耗。接下来分享几个贴图使用时应该注意的优化点

1、压缩贴图

(1)压缩贴图分为有损压缩和无损压缩

有损压缩：可以降低图像在内存和磁盘中占用的空间，但是会降低图片质量，且该操作不可逆
	无损压缩：不会丢失图片原有信息，只能降低图像在磁盘中的空间占用，压缩率低，操作可逆
我们的目的是为了降低内存，所以选择有损压缩，并在有损压缩方式中选择最合适的压缩方式。

(2)移动端比较流行的有损压缩]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[查找有向图中的所有环]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/117811247</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/117811247</guid><author>w_whenhao</author><pubDate>Fri, 11 Jun 2021 11:49:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[如上图
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[游戏的录制与回放]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/80680384</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/80680384</guid><author>w_whenhao</author><pubDate>Wed, 13 Jun 2018 18:58:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先，要搞清楚一种设计模式：命令模式我对命令模式的理解：将所有的操作都封装为对象游戏的录制：游戏录制其实很简单，就是重新开一把游戏，然后把所有的命令重新执行一遍。那游戏回放呢，是不是也很简单喽？将回放部分的命令重新执行一遍，对么？嗯。。。这样想是没有错，可是得知道执行前游戏所有的状态吧，游戏录制之所以简单，是因为游戏开始时的状态很容易获取到。但是游戏回放是从游戏中开始执行命令的，因此我们需要获取到...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[自动寻路（1）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/130429732</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/130429732</guid><author>w_whenhao</author><pubDate>Thu, 31 May 2018 10:55:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近找工作不顺，写了个demo，支持动态添加障碍物的自动寻路，大概就是这个样子



是不是如德芙般丝滑(哈哈这个是基于A*算法实现的网格寻路(A*大家到知道吧，不知道的看下这个把，这个大佬讲的挺清楚的)传统的A*寻路是这个样子的，这里推荐大家一个网站，能帮大家深入理解自动寻路：PathFinding.js图1



如图1，可以看出传统A*是有局限性的：得到的路线太过生硬，而且也不是最优的路线所...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Shader置灰]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/80313416</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/80313416</guid><author>w_whenhao</author><pubDate>Mon, 14 May 2018 23:21:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[先写下原理：白：（255,255,255,255）黑:  （0,0,0,255）灰:    (x,x,x,255)还有一点（这一段是在网上找的）：人眼对绿色的敏感度最高，对红色的敏感度次之，对蓝色的敏感度最低，因此使用不同的权重将得到比较合理的灰度图像。实验和理论推导得出 0.299、 0.587、 0.114。然后求该值和原颜色的点积，即为该点变灰后的rgb值。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[自动寻路（二）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/80261030</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/80261030</guid><author>w_whenhao</author><pubDate>Thu, 10 May 2018 00:43:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近在忙毕设，所以没有及时更新，抱歉！上一章主要内容是如何绘制网格并尽可能降低网格的复杂度，利用最终绘制好的网格（即点之间的关系）根据A*算法就可以实现基本的寻路了这一章主要内容是如何动态创建/删除障碍物，在文章的最后我会附上代码。好了 ，先上一张效果图：这个寻路是不是和红警里面的很像，可以修建/销毁建筑物。不过这只是个简单的demo，如果运用到游戏中还需要根据实际情况来进行许多优化/修改。接下来...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[自动寻路（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/80084930</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/w_whenhao/article/details/80084930</guid><author>w_whenhao</author><pubDate>Thu, 26 Apr 2018 19:24:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近找工作不顺，写了个demo，支持动态添加障碍物的自动寻路，大概就是这个样子是不是如德芙般丝滑（哈哈这个是基于A*算法实现的网格寻路（A*大家到知道吧，不知道的看下这个把，这个大佬讲的挺清楚的）传统的A*寻路是这个样子的，这里推荐大家一个网站，能帮大家深入理解自动寻路：PathFinding.js图1如图1，可以看出传统A*是有局限性的：得到的路线太过生硬，而且也不是最优的路线所以呢，我们就需要...]]></description><category></category></item></channel></rss>