一些我的程序世界观(想一点写一点)

本文探讨了计算机为何需要用程序语言进行描述,从汇编语言到高级语言,剖析了计算机如何通过层层抽象理解人类指令。同时,文章也讨论了面向对象编程的概念及其实质,并对比了计算机与人类自我学习能力的不同。

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计算机为什么要用程序语言描述
计算机编程,就是对虚拟现实的实现,所以他本身的任何东西都不能脱离现实社会,程序是什么,就是描述世界的。0,1代码是什么,就是人
类世界的文字,汉语的文字,英文的26个字母.那再向上那,汇编语言,c语言,然后再到更高级的语言。
首先,汇编语言和C语言的每个基础文字可以看作是0,1代码组成的语句,高级语言可以看作是对0,1代码的2次或多次再描述,解释器是什么,
就是按照描述的规则人类自己定的规则(计算机公共解释程序,最终解释成0,1代码,如asc码,高级语言中如java虚拟机,.net公共语言运行库中的解释程序),比如规定计算机01表示a,10表示b,11表示c这是一次描述,然后再向上比如ab表示汉字的"我",ac表示"你",bc表示"他",这就是二次描述,多次和这个也是同理的,然后反过来,计算机执行"我你他",先用二次描述的解释器,解释成"abacbc",然后再用一次描述解释器,解释成"011011",这样计算机就认识了,所以说,计算机实际就像个刚出生的婴儿,我们告诉他什么规律他就按什么规律来执行,而我们的编写程序是在干什么,就是在叫计算机学习,现实世界的人类,不得不说是神的杰作,这种对象竟然会自我学习,自我描述,按程序员来说,写人类这个类的程序员太牛比了,计算机中要都是这种类,程序员太爽了,以后想用什么方法告诉计算机他就给你实现了(呵呵又在做梦了)。但是很可惜,计算机并不会自我学习,所以就要我们帮他学习了,每个程序实际都是计算机吸取的知识。
1.在现实世界里我们人类本身就是个对象,而这个对象本身可以自我描述,自我学习。
2.面向对象的设计模式是什么,实际上就是对象的办事规律,现实世界里实际就是办一件事或多件事或.....你的一生做事应该怎么做的比较好
的经验总结,相当于一个成功人士写了一本书叫<我们人生>然后大家一看,"靠,太牛比了,简直就是人生教科书",于是大家以后都叫这本书叫<人生模式>,以后干啥事都按上面写的干。但换个角度看,如果你没看这本书你人生就不能成功了吗,所以如果你根本就不知道面向对象的设计模式,但是经过无数次项目的折磨,你可能就会成为这个成功人士,然后你自己写一本<再论设计模式>或者<再论人生>什么的,^_^,当然,前人经验继承最好,不需要什么都自己来,"继承"也是咱面向对象的三大特性之一嘛。这里说的意思还是最老那句话"不能死读书"。
3.为什么程序员觉得描述一点世界就这么困难,为什么就不象现实实际这么简单,自己就可以描述:因为计算机笨,啥都不同,干一点点事你
都要告诉他,比如说画图这个描述行为,在现实世界,你随便找个人,跟他说:"画画",他自己就知道怎么干了,找画笔,画板,然后找个东西对着画,在计算机里,你先得实例个画笔对象,再实例个画板对象,然后画啥东西等等,都要告诉计算机(当然画图描述可以封装,以后给方法一个参数就可以了,在这里举的这个例子可能不太妥当,面向对象博大精深,在这篇短文里只想体现一些计算机特性)

所以最后总结一下,我们程序员在为计算机干什么,就是在帮计算机这个对象进化。
大家都别忘了:大道至简至易

<think>好的,用户现在要一个类似地铁跑酷但更高端的跑酷游戏方案。之前已经给过一个基于Python的高端游戏框架,现在需要针对跑酷类型进行具体化。首先,我需要分析用户的需求,可能他们希望游戏有更多的视觉效果、复杂的机制或者更好的性能优化。 用户提到的“高级一点”可能指的是在玩法、画面、物理效果或技术实现上有更高的复杂度。地铁跑酷的核心是无限跑动、障碍物躲避和收集物品,但高级版本可能需要加入更多元素,比如动态环境、更真实的物理、复杂的角色动作或独特的主题设定,比如科幻或赛博朋克。 接下来,我需要回顾之前的回答,确保这次建议在技术栈和架构上保持一致性,比如继续使用Arcade和Pymunk,但针对跑酷游戏的特点进行调整。可能需要考虑以下几点: 1. **地图生成机制**:地铁跑酷使用程序化生成,高级版可能需要更智能的算法,比如基于玩家表现的动态难度调整或分形地形生成。 2. **角色动作系统**:加入更多动作,如滑铲、墙跳、空中连击,这需要更复杂的动画状态机和物理交互。 3. **视觉效果升级**:比如动态光影、粒子特效(如霓虹轨迹),以及后处理效果(运动模糊、景深)。 4. **物理增强**:比如真实的布娃娃系统、软体物理,提升碰撞和互动的真实感。 5. **主题和叙事**:设定一个独特的背景,如赛博朋克城市,增加世界观深度和任务系统。 6. **性能优化**:确保高帧率和流畅体验,可能需要批处理渲染、Cython优化关键代码。 还要考虑用户可能的隐藏需求,比如联机功能或AI对手,但根据问题描述,可能暂时不需要,但可以提到作为扩展建议。 需要确保技术实现细节具体,比如使用分形噪声算法生成地形,或者用ECS架构管理游戏实体。同时,代码示例要展示关键部分,如程序化地图生成、动作系统实现等,保持可读性但不过于复杂。 最后,扩展建议部分应引导用户未来可能的发展方向,比如联机对战或深度学习驱动的NPC,这能展示方案的扩展性。同时推荐的学习资源要相关,帮助用户进一步学习。</think>好的,我将为您设计一个高端3D跑酷游戏的实现方案,结合现代游戏开发技术和创新机制,以下是分层架构的专业实现方案: $$ \text{核心系统} = \text{程序化地图生成} \times \text{物理增强系统} \times \text{动态难度调整} $$ 一、关键技术组件 ```python # 技术栈组合 tech_stack = { "引擎": "Ursina Engine (Python 3D引擎)", "物理": "NVIDIA PhysX via pyPhysX", "渲染": "Screen Space Reflections + Volumetric Lighting", "AI": "Procedural Content Generation (PCG)" } ``` 二、核心机制实现 1. 智能地图生成系统(使用分形噪声算法): $$ \text{地形高度} = \sum_{i=1}^{n} \frac{\text{PerlinNoise}(2^i x, 2^i y)}{2^i} $$ ```python from noise import pnoise3 def generate_terrain(chunk_size=64): terrain = [] for x in range(chunk_size): row = [] for z in range(chunk_size): height = 0 for octave in range(5): freq = 2 ** octave amp = 1.0 / freq height += pnoise3(x*freq/16, 0, z*freq/16) * amp row.append(height * 10) terrain.append(row) return terrain ``` 2. 进阶动作系统(包含12种复合动作): ```python class ParkourSystem: ACTION_TREE = { "基础移动": ["跑酷", "滑铲", "蹬墙跳"], "空中动作": ["二段跳", "空中转向", "抓取悬挂"], "环境交互": ["时间缓速", "量子传送", "反重力区域"] } def wall_run(self, surface_normal): # 计算墙面摩擦力和离心力 centrifugal = self.velocity - surface_normal * self.velocity.dot(surface_normal) friction = centrifugal * self.wall_friction_coeff self.apply_force(friction) ``` 三、视觉增强方案 1. 赛博朋克风格渲染管线: ```glsl // 着色器特效示例 (GLSL) void main() { vec3 neon_color = vec3( sin(time + uv.x * 10.0) * 0.5 + 0.5, cos(time + uv.y * 8.0) * 0.5 + 0.5, 1.0 ); float scanline = mod(gl_FragCoord.y, 3.0) < 1.0 ? 0.8 : 1.0; final_color = texture2D(diffuse_map, uv) * neon_color * scanline; } ``` 2. 动态破坏系统(基于有限元分析): ```python class DestructibleMesh: def fracture(self, impact_point): # 生成Voronoi破碎效果 points = PoissonDiskSampling(radius=0.1).generate() fragments = Voronoi3D(impact_point, points).compute() for frag in fragments: self.apply_physics_shape(frag) self.add_debris_effect(frag) ``` 四、创新玩法设计 1. 时空扭曲机制: $$ \Delta t' = \begin{cases} t \cdot (1 + \frac{v}{c}) & \text{当加速时} \\ t \cdot \sqrt{1 - \frac{v^2}{c^2}} & \text{当高速移动时} \end{cases} $$ ```python class TimeWarpSystem: def update_time_scale(self): if player.speed > RELATIVISTIC_THRESHOLD: gamma = 1 / math.sqrt(1 - (self.speed**2)/(LIGHT_SPEED**2)) self.time_scale = 1 / gamma self.apply_redshift_effect() # 相对论多普勒效应 ``` 2. 动态难度平衡算法: ```python def adjust_difficulty(player): # 基于表现分析调整参数 skill_level = log(player.score / max(1, player.death_count)) reaction_time = measure_input_latency() # 控制参数动态变化范围 obstacle_density = clamp(skill_level * 0.5 + 0.3, 0.5, 2.0) camera_speed = base_speed * (1 + skill_level * 0.2) return DynamicParams(obstacle_density, camera_speed) ``` 五、性能优化策略 1. 预测性资源加载: $$ \text{加载优先级} = \frac{\text{可见性权重}}{1 + \text{距离}} + \text{运动方向投影} $$ ```python class PredictiveLoader: def update(self): player_dir = normalize(player.velocity) for chunk in world.chunks: vec_to_chunk = chunk.position - player.position dot_product = player_dir.dot(normalize(vec_to_chunk)) priority = chunk.visibility / (1 + length(vec_to_chunk)) + dot_product chunk.load_priority = priority ``` 2. GPU实例化渲染: ```python class InstanceRenderer: def __init__(self): self.instance_buffer = Buffer( data=array('f', [/* 变换矩阵数据流 */]), format='vertex:instance_matrix' ) self.draw_call = Mesh.draw_instanced ``` 六、扩展架构建议 1. 模块化扩展接口: ```python class GameFramework: def __init__(self): self.modules = { "core": CoreModule(), "graphics": GraphicsModule(), "physics": PhysicsModule().attach( ["ClothSimulation", "FluidDynamics"] ) } def hot_reload(self, module_name): self.modules[module_name].reload() ``` 建议开发路线: 1. 先构建核心移动系统 2. 实现程序化生成算法 3. 集成物理破坏系统 4. 添加视觉特效层 5. 部署动态难度系统 推荐使用VSCode + Python插件开发,配合Blender进行模型资产制作。最终成果可打包为独立游戏通过Steam等平台发布。
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