38、打造支持 Game Center 的 iOS 游戏:从单机到联机的实现之旅

打造支持 Game Center 的 iOS 游戏:从单机到联机的实现之旅

1. 单机版游戏的创建

要创建单机版游戏,代码位于特定文件夹中,此版本项目新增了 12 个文件,具体如下:
|文件类型|文件名|
| ---- | ---- |
|头文件|STGameDefs.h|
|视图控制器相关|STGameViewController.h, STGameViewController.m, STGameViewController.xib|
|游戏视图相关|STGameView.h, STGameView.m|
|打击相关|STStrike.h, STStrike.m|
|太阳相关|STSun.h, STSun.m|
|游戏引擎相关|STGame.h, STGame.m|

其中, STGameDefs.h 是一个头文件,包含了常量、宏和内联函数,供其他大部分文件使用。在大型项目中,将所有全局相关的定义收集到一个文件中,方便需要的模块导入,是常见的做法。

游戏启动流程如下:
1. 用户在主故事板中点击“单人游戏”按钮。
2. 故事板中新增了一个视图控制器,其类改为 STGameViewController ,并添加了从“单人游戏”按钮到该视图控制器的模态转场,转场标识符为 singlePlayer
3. 当 STGameViewController 被呈现时,游戏启动。

2. STGameViewController 的加载
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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