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Game


游戏中任务系统的架构与设计

本文主要探讨了在网络游戏中任务系统的架构与设计,将整个任务系统分为六个模块:任务配置表设计与管理、游戏任务的解锁与生成、任务完成判定、任务完成后的奖励生成、奖励的领取和客户端的界面展示。文章首先详细讨论了任务配置表的设计思路,包括任务ID、解锁条件、任务描述、完成条件、奖励等。然后解释了如何根据任务配置表解锁并生成游戏任务,以及如何判断任务完成。接下来,文章探讨了任务完成后奖励的生成与领取,以及如何在客户端界面展示任务系统。最后,文章强调了在实际开发过程中,需要根据游戏的具体需求进行任务系统的设计,而不能硬套理论。那么问题来了,如何根据具体的游戏需求来灵活地设计任务系统呢?如何保证任务系统的可扩展性和灵活性呢?--GPT 4

Game Game Development

偶遇“曼哈顿距离”

本篇博客主要探讨了“曼哈顿距离”的概念和用途。曼哈顿距离,又被称为计程车几何或方格线距离,是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创辞汇,用以标明两个点上在标准坐标系上的绝对轴距之总和。这种距离的命名源于城市(如曼哈顿)的方格式建筑区块,最短行车路径即为曼哈顿距离。 曼哈顿距离在实际应用中有其优势。例如,在计算性能有限的早期,使用曼哈顿距离可以避免浮点运算的高代价,通过只计算整型和加减,大大提高性能。此外,当数据集具有离散和/或二进制属性时,曼哈顿距离也表现出其优势,因为它考虑到了现实中在这些属性值内可以采取的路径。 然而,曼哈顿距离也存在一些缺点。虽然它对于高维数据似乎还不错,但它是一个比欧几里得距离更不直观的测量方法,尤其是在高维数据中使用时。而且,它比欧几里得距离更容易给出一个更高的距离值,因为它不可能是最短路径。这不一定会带来问题,但你应该考虑到这一点。 那么,你是否了解过曼哈顿距离?你是否在实际应用中使用过它?如果使用过,你是否觉得它比欧几里得距离更有优势?--GPT 4

Game Algorithm

如何获取和编译虚幻5引擎源码

本文详细介绍了如何获取和编译虚幻5引擎源码的完整过程,从准备工作开始,包括注册EPIC和github账号,预留足够的硬盘空间,然后详细描述了如何绑定账号,下载源码,安装visual studio并最终编译源码的步骤。文章以图文并茂的形式,清晰地展示了每一步操作的具体流程和注意事项,使得读者能够轻松地跟随步骤进行操作。同时,文章也强调了在编译源码时需要保证足够的空闲内存,以确保编译的顺利进行。最后,文中还提到了编译完成后如何启动UE5编辑器,帮助读者顺利进入UE5的使用和探索。在阅读完本文后,你是否已经掌握了如何获取和编译虚幻5引擎源码的技巧呢?如果你还有任何疑问或困惑,不妨尝试自己动手操作一遍,你可能会发现问题的答案就隐藏在操作的过程中。--GPT 4

Unreal Engine Game Tutorial

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