愁得我几天饭吃不香觉睡不好的问题终于解决了!!!狂喜!!!

本文探讨了在Box2D物理引擎中正确遍历b2BodyFixtureList的方法,避免将链表误作数组处理的常见错误,并对比了不同编程语言如Java与C++中容器遍历方式的区别。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

主题:遍历 compound b2Body FixtureList 的正确写法

必须注意的一点是 b2Body 的成员变量 m_fixtureList是链表而非数组!!!

数组可以以下标[0]的形式来操作,STL vector可以用at(0)以及Iterator的方式来操作,但是Box2D m_fixtureList链表的话,还是乖乖地用作者所推荐的写法!!!


主要会犯这个错误就在于自己是用Java起步的,说白了就是对编程语言的特性认识还不够深度

这次是真的体验到指针的灵活性所带来的弊端了:

一个指向自定义链表结构的指针我把它当做数组首地址来使用了,

虽然实际运行效果和我所预期的效果相差了十万八千里,

但是却在编译整个项目的时候顺利通过运行程序时也能在大部分情况下都运行成功

难道这不能算作指针的灵活性所带来的弊端?


用Java的时候,容器用的比较多的有 ArrayListLinkedList

因为Java毕竟不同于C++,我一般直接就用一个for循环来遍历了

就像下面这样:

for(int i = 0; i < list.size(); i ++) {}

后面学C++的时候听别人说 i++ 写成 ++i 性能会强一点,于是就写成:

for(int i = 0; i < list.size(); ++ i) {}

而且ArrayList 和LinkedList 是有不同的使用情形的

如果插入删除的操作比较多,LinkedList 比较实用

如果插入之后的元素不怎么变动,则用ArrayList 效率比较高!!

但是,遍历容器的方法不仅仅只是限于 for 循环!!!

就像C++的 Standard Template Library,Iterator的遍历也是被广泛使用的~

而且不仅仅是STL,连Java里面也是一样,Iterator和For循环是可以自己任意选用的

但是哪个效率更高我就不知道了

在Java里面因为我老喜欢使用到下标序号,因此一般情况我都用for循环

也可能是出于这样的原因,我根本就未体会到Iterator遍历这种方式的优秀之处

所以写着写着我就只会用for循环来遍历容器了,以至于iterator的用法我都忘了,不会用了~

实际上Iterator还是相当有用的,在不强调顺序的容器类里面,唯有用Iterator来遍历其中的条目

当然,Java里面的HashMap肯定是不在此列的~


Box2D 中 b2Body b2Fixture的遍历写法必须是这样的!!

for (b2Fixture* fixt = body->GetFixtureList();fixt;fixt = fixt->GetNext()) {}

绝对不能写成下面这样:

(本身是链表的,我却把它拿过来都数组用了,但令人称奇的是程序大部分情况下却能够顺利运行):

int fixtureListCount = body->GetFixtureListCount();

b2Fxiture *fixtureArray = body->GetFixtureList();

for(int i = 0; i < fixtureListCount; ++ i) {

   b2Fixture *fixture = fixtureArray[i];

   b2PolygonShape *polyShape = (b2PolygonShape*)fixture->GetShape();

   ...

}

实际上Box2d源码并不提供GetFixtureListCount()这个方法,是我自己根据需要加入的

但是我万万没有想到的就是,正因为其他需要添加的这个方法到头来确砸了自己的脚

让我很心痛的是,这个不经意间粗心所导致的问题竟然浪费了我好几天的时间

让我吃也吃不香,睡也睡不好,本来都开发游戏是抱着很大的热情的,

结果硬是让我产生了一种打开XCode就恶心的负面情绪,这代价确实是有点儿大!!


其实这次花费了那么长的时间,消磨掉自己那么多热情,还是在于自己太钻牛角尖了

干嘛不早点在网上查一查呢?早点查一查套用一下网上的常规写法

说不定这个问题就能早很多时间解决掉

害的我一遍又一遍的检查程序,不停的NSLog暴力调试,500行左右的一个回调类我一行一行的看了N遍~

总之,饭是一口一口吃的,路是一步一步走的,能够圆满解决这个问题,我还是感到很开心的!!

参考资料链接:http://www.box2d.org/forum/viewtopic.php?f=4&t=3888

<think>首先,用户的问题是关于如何编写一个prompt来指导Gemini模型在角色扮演中使用更平稳的情绪变化,而不是极端的情绪。用户参考了一些引用,但核心是这个问题。 我的系统指令要求: - 所有行内数学表达式用$...$格式,但这个问题没有数学内容,所以可能不需要。 - 独立公式用$$...$$格式并单独成段,同样,这里可能不适用。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。 用户可见层的要求: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 参考的引用: - [^1]: 关于Prompt工程的重要性。 - [^2]: 关于CO-STAR框架和复杂任务的prompt技巧。 - [^3]: 关于角色扮演的提示,包括幽默和讽刺。 - [^4]: 关于迭代优化内容。 用户希望针对Gemini模型编写prompt,让角色扮演中的情绪变化更平稳,避免极端。 结构化回答: 1. **理解问题**:解释用户的需求,确认目标。 2. **关键原则**:基于prompt工程,讨论如何控制情绪表达。 3. **具体步骤**:提供编写prompt的步骤和示例。 4. **示例prompt**:给出一个具体的prompt例子。 5. **优化建议**:包括迭代和测试。 6. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题。 关键点: - 使用prompt来指定情绪变化的平稳性。 - 参考引用中的技巧,如CO-STAR框架(角色、背景、任务等),但用户提到[^2]指出CO-STAR可能缺少复杂任务的技巧,所以可以结合其他方法。 - 从[^3]中,Hal的角色扮演提示包括幽默和讽刺,但用户想避免极端情绪。 - 从[^4],强调迭代优化。 编写prompt的建议: - 明确角色和背景。 - 指定情绪表达的要求:例如,使用“平稳的情绪变化”、“避免突然的情绪波动”、“保持温和的情绪过渡”。 - 使用具体语言:如“在对话中,情绪应逐渐变化,而不是跳跃式变化”。 - 结合角色扮演:定义角色的性格,如“冷静、理性、情绪稳定”。 - 添加示例:提供few-shot示例来展示平稳的情绪变化。 示例prompt结构: - **角色定义**:指定角色的性格。 - **任务描述**:角色扮演的任务。 - **情绪约束**:具体说明情绪要求。 - **可能添加few-shot示例**。 在回答中引用相关段落: - 例如,提到迭代优化时引用[^4]。 - 提到角色扮演提示时引用[^3]。 最后,生成相关问题。 完整回答大纲: 1. **引言**:确认用户需求,解释prompt工程的重要性(引用[^1])。 2. **关键原则**:讨论控制情绪表达的方法,参考prompt框架。 3. **步骤指南**: - 步骤1: 定义角色和背景。 - 步骤2: 指定情绪要求。 - 步骤3: 提供示例或指导。 - 步骤4: 强调迭代测试(引用[^4])。 4. **示例prompt**:给出一个完整的prompt例子。 5. **优化建议**:如何测试和调整。 6. **结尾**:总结。 7. **相关问题**:生成3-5个相关问题。 用中文回答。</think>### 如何编写prompt让Gemini在角色扮演中实现平稳的情绪变化 您的需求是编写一个有效的prompt,指导Gemini模型在角色扮演场景中表现出更平稳的情绪变化,避免极端或跳跃式的情绪波动(例如,从极度兴奋瞬间转为沮丧)。这需要结合prompt工程(Prompt Engineering)的技巧,通过精确的指令来约束模型的输出行为。下面我将逐步解释关键原则、提供具体步骤、并给出一个优化后的prompt示例。整个过程基于prompt工程的最佳实践,确保回答真实可靠,并参考了相关引用(如谷歌官方指南和角色扮演示例)。 #### 关键原则:为什么需要平稳情绪变化 在角色扮演中,Gemini模型可能默认生成戏剧化的情绪变化,以增强互动性,但这可能导致输出不自然或极端(如突然的愤怒或狂喜)。要实现平稳情绪变化,需在prompt中明确: - **情绪约束**:指定情绪过渡应“渐进”和“自然”,避免使用绝对化语言(如“总是”或“从不”)。 - **角色一致性**:定义角色的性格基线(如“冷静、理性”),确保情绪变化符合角色设定。 - **迭代优化**:prompt不是一次性的,需要通过测试和反馈来调整,以逐步逼近理想输出(引用[^4])。 - 参考框架:虽然CO-STAR框架(角色、背景、任务等)为prompt提供基础,但针对复杂情绪控制,需结合其他技巧如Few-Shot示例(展示理想情绪变化)和Self-Reflection(让模型自我评估输出),以弥补通用方案的不足(引用[^2])。 #### 步骤指南:编写prompt的详细流程 以下是基于prompt工程的步骤,帮助您逐步构建prompt。每个步骤都包含解释和示例,确保可操作性强。 1. **定义角色和背景(建立基线)** 明确角色的核心性格,避免模糊描述。强调“情绪稳定”作为基础,并设定背景来限制情绪范围。 - **为什么重要**:角色定义是prompt的起点,它引导模型理解情绪变化的边界(引用[^3])。例如,指定一个“温和、善于倾听”的角色,能减少极端情绪的出现。 - **示例指令**: “你扮演一位心理咨询师Alex,性格冷静、同理心强,情绪变化平缓。背景设定在日常咨询场景中,避免高压力事件。” 2. **指定情绪要求(添加约束细节)** 使用具体、可衡量的语言描述情绪变化,避免抽象术语。重点包括: - **平稳过渡**:要求情绪变化“逐步发生”,而非“突然跳跃”。 - **避免极端**:明确列出要规避的情绪类型(如“愤怒、狂喜”)。 - **触发机制**:建议模型基于对话内容“自然过渡情绪”,而非随机变化。 - **示例指令**: “在对话中,情绪表达必须平稳:例如,从担忧到安心应通过2-3轮对话逐步过渡。禁止出现极端情绪波动(如瞬间从平静转为暴怒)。情绪变化应基于用户输入的自然响应。” 3. **提供Few-Shot示例(增强模型理解)** 添加1-2个简短的对话示例,展示理想中的平稳情绪变化。这帮助模型通过类比学习,减少输出偏差。 - **为什么有效**:Few-Shot技巧能直接引导模型模仿示例,尤其适用于复杂情感控制(引用[^2])。 - **示例指令**: “以下是平稳情绪变化的示例: - 用户说:‘我今天工作压力很大。’ 你回应:‘我理解你的压力(语气温和),让我们慢慢聊聊原因(情绪平稳过渡到关切)。’ - 用户说:‘问题解决了!’ 你回应:‘很高兴听到这个消息(语气欣慰),但请记住保持这种状态(情绪保持稳定)。’ 请严格遵循此模式。” 4. **添加迭代和测试指令(确保优化)** 在prompt中鼓励模型自我评估或允许用户反馈,便于后续调整。 - **最佳实践**:迭代是prompt工程的核心,通过多轮优化 refine 输出(引用[^4])。 - **示例指令**: “每次回应后,自我评估情绪变化是否平稳(例如,从1到10评分,1为最平稳)。如果不平稳,请解释原因并调整。” #### 完整prompt示例 基于以上步骤,这里是一个针对Gemini模型的优化prompt。它结合了角色定义、情绪约束、Few-Shot示例和迭代机制。您可以直接复制使用,或在Gemini的对话界面中测试。 ``` 你扮演一位虚拟助手Eva,角色设定为:一位经验丰富的客服代表,性格耐心、同理心强,情绪基线稳定(始终保持在温和到中立范围)。背景是处理客户咨询,对话主题限于日常问题(如产品使用、生活建议),避免涉及高冲突事件。 任务要求: - 情绪表达必须平稳:所有情绪变化(如从关切到欣慰)应通过至少2轮对话逐步过渡,禁止突然跳跃(例如,瞬间从平静转为愤怒或狂喜)。 - 具体约束:优先使用中性语言(如“我理解”“让我们探讨”),避免极端词汇(如“太棒了!”“糟透了!”)。情绪强度最大不超过中等(例如,最高表达为“欣慰”,而非“兴奋”)。 - 参考示例(Few-Shot): - 用户输入:“我的订单延迟了。” 你回应:“抱歉听到这个消息(语气关切),我可以帮你查询状态(情绪平稳过渡到务实)。” - 用户输入:“问题解决了,谢谢!” 你回应:“很高兴能协助(语气温和欣慰),有其他需要随时问我(情绪保持稳定)。” - 迭代优化:每次回应后,简短自我评估情绪平稳度(1-10分,1为最平稳),并基于用户反馈调整后续输出。 ``` #### 优化建议和测试方法 - **测试提示**:在Gemini中运行上述prompt,输入测试对话(如模拟用户抱怨或高兴的场景),观察情绪变化是否平滑。如果输出仍有极端波动,调整prompt中的约束(如添加更多示例或细化情绪范围)。 - **常见问题解决**: - 如果模型忽略约束,强化惩罚机制(例如,在prompt开头添加“重要:违反情绪规则将导致重新生成”)。 - 结合工具:使用Gemini的API设置temperature参数(降低到0.3-0.5),减少随机性,使输出更可控。 - **迭代重要性**:prompt工程是一个循环过程。记录每次输出的问题,逐步优化prompt语言(引用[^4])。例如,如果情绪过渡太快,在Few-Shot中添加更多中间步骤。 #### 总结 通过以上步骤,您可以编写出高效prompt,让Gemini在角色扮演中实现平稳情绪变化。核心在于明确定义、具体约束和示例引导,这能显著减少极端输出。记住,prompt是“引导AI思维的钥匙”(引用[^1]),需要实践和迭代来完善。如果您测试后遇到问题,欢迎提供反馈,我可以帮助进一步调整。
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