上一篇我们讲到了关于行为树的内存优化,这一篇我们将讲述行为树的另一种优化方法--基于事件的行为树. 问题 在之前的行为树中,我们每帧都要从根节点开始遍历行为树,而目的仅仅是为了得到最近激活的节点,既然如此,为什么我们不单独维护一个保存这些行为的列表,以方便快速访问呢.我们可以把这个列表叫做调度器,用来保存已经激活的行为,并在必要时更新他们. 解决办法 我们不再每帧都从根节点去遍历行为树,而是维护一个调度器负责保存已激活的节点,当正在执行的行为终止时,由其父节点决定接下来的行为. 监察函数 为了实

1简介 为什么需要?原因很简单,当需要有大量的边去连时,用线段树优化可以直接用点连向区间,或从区间连向点,或从区间连向区间,如果普通连边,复杂度是不可比拟的.下面简单讲解一下线段树(ST)优化建图. 2讲解 2.1 两棵树 线段树优化建图需要两棵树:入树和出树,入树指被点或区间指向的树,连边时从结点或边连向入树,出树指连向点或结点的边的树,连边时连向点或结点.入树之间的边是父亲指向儿子,出树之间的边是儿子指向父亲,如果结点个数为n,我们通常用k表示第一颗线段树,k+4*n表示第二颗线段树,k+8

题面 传送门 分析 主体思路:若x能引爆y,从x向y连一条有向边,最后的答案就是从x出发能够到达的点的个数 首先我们发现一个炸弹可以波及到的范围一定是坐标轴上的一段连续区间 我们可以用二分查找求出炸弹能波及到最左边和最右边的点,记为[l,r] 然后我们就需要向编号属于区间[l,r]的点连一条有向边 如果直接连边,时间复杂度为\(O(n^2)\) 无法接受,考虑用线段树优化连边 我们将线段树看成一个有向图,每个线段树节点看成图上的一个点,[l,r]向[l,mid],[mid+1,r]连边,叶子节点

P3588 [[POI2015]PUS] 终于有个能让我一遍过的题了,写篇题解纪念一下 给定长度为n的序列和其中部分已知的数,还有m个大小关系:区间\([l,r]\)中,有k个给定的数比剩下的\(r-l+1-k\)个数都大 求是否有解,有解给出任意一个合法方案 按大小关系,从大的数向小的数连边 直接建图肯定不行,考虑用线段树优化,如果你不会线段树优化建边,点这里 对于每个\([l,r]\)的区间,这k个给定的数会把区间分成\(k+1\)个小区间 新建一个虚拟节点,这k个数分别向虚拟节点连边,这个

孙广东 2014.6.30 AI. 我们的第一印象可能是机器人,如今主要说在游戏中的应用. 现代的计算机游戏中已经大量融入了AI元素,平时我们进行游戏时产生的交互都是由AI来完毕的.比方在RPG游戏中出现的NPC,实际上就是一个AI的载体.它们有着最常规,以及特定情景的推断能力与数据处理能力.推断.也称为分析. 大量的分析,即逻辑.逻辑,即AI. 最形象的样例应该是游戏中具有攻击能力的怪物,当它们看到玩家时(或者被玩家攻击)的情况下,怪物可能会在指定范围或者指定时间段内尾随玩家并试图反击. 但当

AI.我们的第一印象可能是机器人,现在主要说在游戏中的应用.关于AI的相关文章我们在前面也提到过,详细请戳这现代的计算机游戏中已经大量融入了AI元素,平时我们进行游戏时产生的交互都是由AI来完成的.比如在RPG游戏中出现的NPC,实际上就是一个AI的载体,它们有着最常规,以及特定情景的判断能力与数据处理能力.判断,也称为分析.大量的分析,即逻辑.逻辑,即AI. 最形象的例子应该是游戏中具有攻击能力的怪物,当它们看到玩家时(或者被玩家攻击)的情况下,怪物可能会在指定范围或者指定时间段内跟随玩家并试

上一篇我们讲到了AI架构之一的行为树,本篇文章和下一篇文章我们将对行为树进行优化,在本篇文章中我们讲到的是内存优化 问题 上一篇中我们设计的行为树由于直接采用new进行动态内存分配,没有自己进行管理.因此行为树各节点的存储位置会散布在内存空间的各处,行为树在不同节点中切换时会导致Cache频繁失效. 通过内存管理改变行为树节点的内存分布,可以显著提高行为树的内存性能. 解决办法 我们可以在BehaviorTree中引入一组内存分配的API来保证各节点尽量分配在连续的内存上,代码如下 Behavi

——————————————————————— 谈到游戏AI,很明显智能体拥有的知识条目越多,便显得更智能,但维护庞大数量的知识条目是个噩梦:使用有限状态机(FSM),分层有限状态机(HFSM),决策树(Decision Tree)来实现游戏AI总有那么些不顺意. 试试Next-Gen AI的行为树(Behavior Tree)吧. 虽说Next-Gen AI,但距其原型提出已有约10年时间,而微软Halo系列估计已用了超过8年了,Spore和一些著名游戏也早已使用行为树作为它们的AI结构.如从

目录 有限状态机 行为树 控制节点 条件节点 行为节点 装饰节点 总结 额外/细节/优化 游戏AI的决策部分是比较重要的部分,游戏程序的老前辈们留下了两种经过考验的用于AI决策的结构: 有限状态机 行为树 在以前,游戏AI的实现基本都是有限状态机, 随着游戏的进步,游戏AI的复杂性要求越来越高,传统的有限状态机实现很难维护越来越复杂的AI需求. 现代游戏AI都比较偏向采用行为树作为决策结构. 有限状态机 有限状态机的一般实现是将每个状态写成类,再用一个载体(也就是所谓的状态机)管理这些状态的切换

Hdu6606 Distribution of books 题意 把一段连续的数字分成k段,不能有空段且段和段之间不能有间隔,但是可以舍去一部分后缀数字,求\(min(max((\sum ai ))\)其中\(\sum ai\)为一段的数字和 分析 最小化最大值问题通常我们要想到二分,所以答案的求法我们就解决了,但是二分我们怎么check呢?这个时候一点思路都没有,我们考虑暴力的算法,设dp[i]表示从1--i最多可以分成多少段,怎么转移,什么情况下可以转移呢? 显然\(dp[i]=max(dp