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MMORPG大型游戏设计与开发(服务器 游戏场景 搜索机)

双十一注定是忙碌的日子,所以到了现在我才将今天自己学习的内容拿出来跟大家分享。搜索机是我自己暂时取的名字,其实简单的说就是场景里提供搜索的一个工具,负责场景对象的范围搜索和获取。空洞的理论总是让人一头雾水,如果玩过游戏的朋友不妨想一想查看附近的玩家、选择附近的玩家、点击任务怪物名称就可以自动寻路打怪这些功能就大致有个印象了。

一张截图

搜索机

  1、数据

    1. 状态

typedef enum operator_status_enum {  kOperatorStatusContinue, //扫描继续  kOperatorStatusBreak, //中断本次扫描,并进入下一次扫描  kOperatorStatusStop, //停止扫描} operator_status_t; //扫描状态

    2. 基础

typedef operator_base_struct {  scene::Base *scene; //场景指针  int32_t zoneid; //区域ID  int32_t zoneradius; //搜索半径  bool scanhuman; //是否搜索玩家的列表} operator_base_t; //基础操作扫描数据结构

  2、实现 

     该实现为通用的父类接口,具体的类型搜索在子类中实现。

    1. 初始化(init)

      初始化扫描控制器,主要是初始化基础数据。

    2. 操作前回调(on before)

      回调需要在扫描之前的数据处理。

    3. 判断区域是否需要扫描(is need scan)

      根据区域ID判断是否需要扫描,如果不需要则不必再扫描。

    4. 找到对象后的回调(on find object)

      找到了一个对象的返回值,判断是否需要继续扫描。

    5. 操作后的回调(on after)

      扫描完成后的逻辑数据处理。

  3、种类

    1. 附近活跃的队友

typedef struct operator_active_teammates_strcut : public operator_base_struct {  world_position_t position; //位置信息  int16_t teamid; //队伍ID  uint32_t member_guid; //成员ID  float radius; //搜索半径} operator_active_teammates_t; //活跃队友的数据结构

    2. 面积有效状态

      进入有效范围则对象会获得该状态。

typedef struct operator_AEimpact_struct : public operator_base_struct {   object::list_t *targets; //对象列表指针  float radius; //搜索半径  int32_t count; //数量  owner_impact impact; //拥有的特殊状态  impact_logic_t const *logic; //状态逻辑对象指针  object::Character *self; //自己的对象指针  world_position_t center_point; //中心点位置} operator_AEimpact_t; //面积有效状态的数据结构

    3. 面积有效技能

      进入该技能左右范围后对象会获得该技能的效果。

typedef struct operator_AEskill_struct : public operator_base_struct {   object::list_t *targets; //对象列表指针  float radius; //搜索半径  skillinfo_t const *skillinfo; //技能信息对象指针  object::Character *self; //自己的对象指针  world_position_t center_point; //中心点位置} operator_AEimpact_t; //面积有效技能的数据结构

    4. 合符聊天要求的对象

typedef struct operator_chat_struct : public operator_base_struct {  packet::Base *packet; //网络包指针  int8_t chattype; //聊天的类型  int16_t guildid; //帮会ID  //其他数据...} operator_chat_t; //聊天对象的数据结构

    5. 附近的敌人

      比如任务中自动打怪的搜索。

typedef struct operator_enemy_struct : public operator_base_struct {  object::Monster *monster; //怪物指针  float radius; //搜索半径} operator_enemy_t; //敌人对象的数据结构

    6. 扇形扫描技能有效范围

      进入扇形区域有效的范围将被该技能作用。

typedef struct operator_sector_skill_struct : public operator_base_struct {   object::list_t *targets; //对象列表指针  float radius; //搜索半径   int32_t count; //最大可以搜索的对象数量  skillinfo_t const *skillinfo; //搜索主体的技能信息对象指针   object::Character *self; //自己的对象指针   world_position_t center_point; //中心点位置} operator_sector_skill_t; //以扇形区域搜索技能范围的结构

    7. 附近的队友

      查询附近的队友信息。

typedef struct operator_teammates_struct : public operator_base_struct {    object::Monster *monster; //怪物对象指针  float radius; //搜索半径  int32_t count; //最大可以搜索的对象数量   int8_t type; //类型  bool only_noenemy; //是否只搜索没有敌人的队员  bool scan_allmonster; //是否扫描所有敌人} operator_teammates_t; //队伍搜索结构

    8. 附近的玩家

      查看附近的玩家列表(名称、状态、等级等)。

typedef struct operator_character_struct : public operator_base_struct {    object::list_t *targets; //对象列表指针  float radius; //搜索半径  int32_t count; //最大可以搜索的对象数量   object::Special *self; //搜索主体  world_position_t center_point; //中心点位置} operator_character_t; //特殊对象玩家搜索结构

    9. 附近的陷阱

      如果附近有陷阱,则对象在陷阱有效范围里将被陷阱作用。

typedef struct operator_trap_struct : public operator_base_struct {    object::list_t *targets; //对象列表指针  float radius; //搜索半径  int32_t count; //最大可以搜索的对象数量   object::Special *self; //搜索主体  world_position_t center_point; //中心点位置} operator_trap_t; //特殊对象搜索陷阱的结构

算法(树查找和哈希查找)

  1、基于二叉排序树的查找

    叉排序树定义性质:

      1 如果二叉树的左子树不为空,则左子树上的每一个节点的元素值都小于其对应的根节点元素的值。

      2 如果二叉树的右子树不为空,则右子树上的每一个节点的元素值都大于其对应的根节点元素的值。

      3 时二叉树的左子树和右子树同时满足1、2两项特性,即左子树和右子树都是一棵二叉树。

    基于二叉排序树的查找算法分为插入操作和查找操作的两个部分。

    插入操作不需要移动节点,仅需要移动节点指针。

    code.

#include <stdio.h>#include <stdint.h>#include <inttypes.h>#include <malloc.h>/** * 二叉排序树定义性质: * 1 如果二叉树的左子树不为空,则左子树上的每一个节点的元素值都小于其对应的根节点元素的值。 * 2 如果二叉树的右子树不为空,则右子树上的每一个节点的元素值都大于其对应的根节点元素的值。 * 3 同时二叉树的左子树和右子树同时满足1、2两项特性,即左子树和右子树都是一棵二叉树。 *//** * 基于二叉排序树的查找算法分为插入操作和查找操作的两个部分。 * 插入操作不需要移动节点,仅需要移动节点指针。 */typedef struct node_struct {  int32_t data;  struct node_struct *left, *right;} node_t, *nodepointer_t; //二叉树的查找的结构//二叉树查找nodepointer_t binarytree_search(nodepointer_t tree, int32_t x);//二叉树插入。如果树中不存在元素x,则将x插入到正确的位置并返回1,否则返回0int32_t binarytree_insert(nodepointer_t *trees, int32_t x);//中序遍历二叉排序树void in_ordertraverse(nodepointer_t tree);int32_t main(int32_t argc, char *argv[]) {  nodepointer_t tree = NULL, pointer;  int32_t table[] = {32, 13, 23, 56, 53, 67, 65, 88, 25, 36};  int32_t length = sizeof(table) / sizeof(table[0]);  int32_t x, i;  //插入并生成二叉排序树  for (i = 0; i < length; ++i)    binarytree_insert(&tree, table[i]);  printf("in order traverse list is: \n");  in_ordertraverse(tree);  printf("\nplease input a number you want search: ");  scanf("%d", &x);  pointer = binarytree_search(tree, x);  if (pointer != NULL) {    printf("%d is a member of array\n", x);  } else {    printf("%d is not a member of array\n", x);  }  return 0;}nodepointer_t binarytree_search(nodepointer_t tree, int32_t x) {  node_t *pointer = NULL;  if (tree != NULL) {    pointer = tree;    while (pointer != NULL) {      if (pointer->data =http://www.mamicode.com/= x) { //如果找到,则返回指向该节点的指针        return pointer;      } else if (x < pointer->data) { //如果关键字小于pointer指向的节点的值,则在左子树中查找        pointer = pointer->left;      } else if (x > pointer->data) { //如果关键字大于pointer指向的节点的值,则在右子树中查找        pointer = pointer->right;      }    }  }  return NULL;}int32_t binarytree_insert(nodepointer_t *trees, int32_t x) {  node_t *pointer = NULL, *current = NULL, *parent = NULL;  current = *trees;  while (current != NULL) {    if (current->data =http://www.mamicode.com/= x) //如果二叉树中存在元素为x的节点,则返回0      return 0;    parent = current; //parent指向current的前驱节点    if (x < current->data) { //如果关键字小于pointer指向节点的值,则在左子树中查找      current = current->left;    } else { //如果关键字大于pointer指向节点的值,则在右子树中查找      current = current->right;    }  }  pointer = (node_t *)malloc(sizeof(node_t)); //生成节点  if (NULL == pointer) return 0; //内存不足  pointer->data =http://www.mamicode.com/ x;  pointer->left = NULL;  pointer->right = NULL;  if (!parent) { //如果二叉树为空,则第一节点成为根节点    *trees = pointer;  } else if (x < parent->data) { //如果x小于parent指向的节点元素,则x成为parent的左节点数据    parent->left = pointer;  } else { //如果x大于parent所指向的节点元素,则x成为parent的右节点数据    parent->right = pointer;  }  return 1;}void in_ordertraverse(nodepointer_t tree) {  if (tree) {    in_ordertraverse(tree->left); //中序遍历左子树    printf("%4d", tree->data); //访问根节点    in_ordertraverse(tree->right); //中序遍历右子树  }}

    result.

  2、哈希查找

    哈希表的查找方法与前面的基于线性和树形的查找算法不同,哈希表直接定位了元素所在位置,基本不需要逐个比较元素(除了冲突)。

    该算法需要解决的两个问题:构造哈希表和处理冲突。

    最常用的构造哈希表的方法是除留余数法,最为常用的处理冲突的方法是开放定址法和链地址法。

    code.

#include <stdio.h>#include <stdint.h>#include <inttypes.h>#include <malloc.h>#include <stdlib.h>/** * 哈希表的查找方法与前面的基于线性和树形的查找算法不同,哈希表直接定位了元素所在 * 的位置,基本不需要逐个比较元素(除了冲突)。 * 该算法需要解决的两个问题:构造哈希表和处理冲突。 * 最常用的构造哈希表的方法是除留余数法,最为常用的处理冲突的方法是开放定址法和链地址法。 */ typedef struct datatype_struct {  int32_t value; //元素值  int32_t repeatcount; //重复次数} datatype_t; //元素类型结构typedef struct hashtable_struct {  datatype_t *data;  int32_t length; //长度  int32_t number; //个数} hashtable_t; //哈希表的结构//构造哈希表并处理冲突void create_hashtable(hashtable_t *hashtable,                       int32_t m,                       int32_t p,                       int32_t hash[],                       int32_t length);//在哈希表中查找值为x的元素int32_t hash_search(hashtable_t hashtable, int32_t x);//求哈希表的平均查找长度void hashASL(hashtable_t hashtable, int32_t m);//哈希表打印void displayhash(hashtable_t hashtable, int32_t m);//数组打印void displayarray(int32_t array[], int32_t length);int32_t main(int32_t argc, char *argv[]) {  int32_t hash[] = {45, 35, 23, 17, 83, 27, 91, 33, 56, 78, 99};  hashtable_t hashtable;  int32_t m = 11, p = 11;  int32_t length = sizeof(hash) / sizeof(hash[0]);  int32_t position, x;  create_hashtable(&hashtable, m, p, hash, length);  displayhash(hashtable, m);  printf("please a number you want search: ");  scanf("%d", &x);  position = hash_search(hashtable, x);  printf("%d in array position: %d\n", x, position);  hashASL(hashtable, m);  return 0;}void create_hashtable(hashtable_t *hashtable,                       int32_t m,                       int32_t p,                       int32_t hash[],                       int32_t length) {  int32_t i, k = 1;  int32_t sum, addr, di;  (*hashtable).data = http://www.mamicode.com/(datatype_t *)malloc(m * sizeof(datatype_t));  if (NULL == (*hashtable).data) return; //not enough memory  (*hashtable).number = length; //元素个数  (*hashtable).length = m; //哈希表长度  for (i = 0; i < m; ++i) { //哈希表初始化    (*hashtable).data[i].value = http://www.mamicode.com/-1;    (*hashtable).data[i].repeatcount = 0;  }  for (i = 0; i < length; ++i) { //构造哈希表并初始化    sum = 0; //sum 记录冲突次数    addr = hash[i] % p; //利用除留余数法求哈希函数地址    di = addr;    //如果不冲突则将元素存储在表中    if (-1 == (*hashtable).data[addr].value) {      (*hashtable).data[addr].value =http://www.mamicode.com/ hash[i];      (*hashtable).data[addr].repeatcount = 1;    } else { //用线性探测再散列法处理冲突      do {        di = (di + k) % m;        sum += 1;      } while ((*hashtable).data[di].value != -1);      (*hashtable).data[di].value =http://www.mamicode.com/ hash[i];      (*hashtable).data[di].repeatcount = sum + 1;    }  }}int32_t hash_search(hashtable_t hashtable, int32_t x) {  int32_t d, d1, m;  m = hashtable.length;  d = d1 = x % m;  while (hashtable.data[d].value != -1) {    if (hashtable.data[d].value =http://www.mamicode.com/= x) { //如果找到x,则返回其所在位置      return d;    } else { //如果没有找到,则继续向后查找      d = (d + 1) % m;    }    //如果已经遍历完所有位置还是没有找到,则返回0    if (d == d1) return 0;  }  return 0;}void hashASL(hashtable_t hashtable, int32_t m) {  float avg = 0;  int32_t i;  for (i = 0; i < m; ++i)    avg = avg + hashtable.data[i].repeatcount;  avg = avg / hashtable.number;  printf("avg search length ASL: %2.f", avg);  printf("\n");}void displayhash(hashtable_t hashtable, int32_t m) {  int32_t i;  printf("hash table address: ");  for (i = 0; i < m; ++i) //输出哈希表的地址    printf("%-5d", i);  printf("\n");  printf("member value: ");  for (i = 0; i < m; ++i) //输出哈希表的元素值    printf("%-5d", hashtable.data[i].value);  printf("\n");  printf("repeat times: ");  for (i = 0; i < m; ++i) //冲突次数    printf("%-5d", hashtable.data[i].repeatcount);  printf("\n");}void displayarray(int32_t array[], int32_t length) {  int32_t i;  for (i = 0; i < length; ++i)    printf("%4d", array[i]);  printf("\n");}

    result.

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