npc

概述 　　经过第二轮迭代，我们组在第一轮迭代的基础上进行了第二轮迭代。在本轮迭代中，我们重新进行了地图和副本的设计，实现了游戏中的大部分UI，同时实现了角色的属性值。 迭代过程 　　在经过第一轮迭代后，我们对地图的制作有了一定的经验，也对第一轮迭代制作出的地图不是很满意。在网上找到一些新的素材后，我们决定重新制作游戏的地图，并同步进行游戏UI的制作。 地图制作 　　重新制作后游戏共四个地图，其中名为town的场景中地图为游戏的城镇地图，其他三个scene中为副本地图。重新制作后的地图比原先的地图有了层次感，使用2D的tilemap制作出了3D的z轴效果。 　　三个副本的scene中还没有设置怪物，这将在第三轮迭代中完成。 UI制作 　　场景UI分为三个部分：游戏右上角的设置界面、游戏左上角的角色属性界面以及与游戏内NPC的交互界面。 　　右上角的设置界面实现了继续游戏、保存游戏、回主界面以及音量调节的功能。目前，在打开设置界面后，可通过继续游戏按钮关闭设置界面并继续游戏，按下回主界面按钮可回到开始菜单、拖动slider可调节游戏内的音量。至于保存游戏的功能，我们目前暂时使用Player.Pref()函数对部分数据进行了持久化保存处理，暂未完全实现保存游戏的功能，为之后完全实现游戏存档做铺垫，我们考虑在第三轮迭代过程中在数据持久化的基础上实现存档。 　

最近混了一些群，发现用erlang做页游的越来越多了，时不时的还有人站出来让新手去学erlang。 不过主要还是应用于页游后端，游戏逻辑简单的就可以一试。还未见到有实时的MMORPG采用erlang作为后台。 原因不外乎端游几乎是C++一脉相承，从客户端延伸到服务端，当然是同种语言方便。此外计算性能和员工招聘也是重要的理由。 而页游和手游的客户端往往采用flash,java,objectc等，除java外都很少用于服务端开发，所以服务端语言的选择就有了更多自由。 早两年erlang技术人员还很少，现在已经有一定的量了。出于兴趣，我重新考虑用erlang开发实时战斗的MMORPG的方法。 有利的部分 erlang是好的，吸引了很多人的兴趣。不少人甚至将erlang体系的影响带到了自己所在的其他语言项目中，构建一些类似erlang的基础设施。包括我。 随意挥霍的process。 端游从早期的单进程支持一个游戏服，发展到现在的多进程支持一个游戏服。其中涉及多个进程协作的逻辑越来越多，异步任务相互之间由于时间差带来的问题也越来越频繁。 通常我总会利用状态机或者类似的办法管理异步任务，但并不能顾及到每一处，而且状态机增加了理解代码的难度。 erlang轻量的process使我能为每个异步任务创建一个独立的执行过程，同时变量不可变的机制几乎消除了多线程中的资源共用的问题。 发送消息太简单。

1、algorithm analysis O B/W/AV/AMOR，混入其他问题，设计+分析 2、传统算法(肯定要考) 1)divide and conquer master therem、 recursive tree、分析复杂度、递归树加起来得到最终结果 2)greedy algorithm example sort->select 拟阵 独立系统的贪心模板，直接得到近似比 3)dynamic programming sub-optimal structrue、编辑距离 3、graph algorithm 1）exproration bfs and dfs、最小生成树 2）最短路，single path all pair 负环、负边 3）max-flow 优化方式 4、turing machine Np/NPC NP-hard np-reduction 5、approximation greedy/sequential/local search/lp rouding 三种算法的设计、图算法、图灵机、近似算法 来源： https://www.cnblogs.com/elpsycongroo/p/11939165.html

最近混了一些群，发现用erlang做页游的越来越多了，时不时的还有人站出来让新手去学erlang。 不过主要还是应用于页游后端，游戏逻辑简单的就可以一试。还未见到有实时的MMORPG采用erlang作为后台。 原因不外乎端游几乎是C++一脉相承，从客户端延伸到服务端，当然是同种语言方便。此外计算性能和员工招聘也是重要的理由。 而页游和手游的客户端往往采用flash,java,objectc等，除java外都很少用于服务端开发，所以服务端语言的选择就有了更多自由。 早两年erlang技术人员还很少，现在已经有一定的量了。出于兴趣，我重新考虑用erlang开发实时战斗的MMORPG的方法。 有利的部分 erlang是好的，吸引了很多人的兴趣。不少人甚至将erlang体系的影响带到了自己所在的其他语言项目中，构建一些类似erlang的基础设施。包括我。 随意挥霍的process。 端游从早期的单进程支持一个游戏服，发展到现在的多进程支持一个游戏服。其中涉及多个进程协作的逻辑越来越多，异步任务相互之间由于时间差带来的问题也越来越频繁。 通常我总会利用状态机或者类似的办法管理异步任务，但并不能顾及到每一处，而且状态机增加了理解代码的难度。 erlang轻量的process使我能为每个异步任务创建一个独立的执行过程，同时变量不可变的机制几乎消除了多线程中的资源共用的问题。 发送消息太简单。

原文连接 https://blog.csdn.net/hhhhhhenrik/article/details/89216909 总结几种项目中遇到的一对多 多对多关系 1 基本的多对多关系 public class npc { public string Name; public ICollection<Content> Contents; } public class Content { public string Name; public ICollection<npc> npcs; } //fluent api HasMany(m => m.Contents).WithMany(w => w.npcs).Map(m => { m.ToTable("C_NPC_Content_Relation"); m.MapLeftKey("npcId"); m.MapRightKey("ContentId"); }); 1234567891011121314151617181920 2 同一个表建立两个多对多关系 public class npc { public string Name; public ICollection<Content> Contents1; public ICollection<Content> Contents2; } public class Content

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: Can you help me resolve this compiler error? template<class T> static void ComputeGenericDropCount(function<void(Npc *, int)> func) { T::ForEach([](T *what) { Npc *npc = Npc::Find(what->sourceId); if(npc) func(npc, what->itemCount); // <<<<<<< ERROR HERE // Error 1 error C3493: 'func' cannot be implicitly captured because no default capture mode has been specified }); } static void PreComputeNStar() { // ... ComputeGenericDropCount<DropSkinningNpcCount>([](Npc *npc, int i) { npc->nSkinned += i; }); ComputeGenericDropCount

请您思考： 1、哪个是基础问题？ 2、如果从集合的角度考虑，它们会是什么关系？ 3、区别它们关系的核心是什么？ 多项式级别：类似于 O ( 1 ) , O ( log 2 n ) , O ( n a ) O ( 1 ) , O ( log 2 n ) , O ( n a ) ，规模 n n 出现在底数的位置，我们称为多项式级的复杂度 非多项式级别：类似于 O ( n ! ) , O ( a n ) O ( n ! ) , O ( a n ) ，规模 n n 出现在底数的位置，我们称为非多项式级的复杂度 非多项式复杂度 远远大于 多项式复杂度 。 使用规约，最重要的是找到一个规则，用这个规则来规约父问题和子问题。 1、含义 一个问题A可以规约为问题B的含义即是，可以用问题B的解法解决问题A，或者说，问题A可以“变成”问题B。 直观意义 ： O ( A 问 题 ) < = O ( B 问 题 ) O ( A 问 题 ) <= O ( B 问 题 ) ，也就是说，问题A不比问题B难。 这很容易理解。既然问题A能用问题B来解决，倘若B的时间复杂度比A的时间复杂度还低了，那A的算法就可以改进为B的算法，两者的时间复杂度还是相同。正如解一元二次方程比解一元一次方程难，因为解决前者的方法可以用来解决后者。 2、举例 现在有两个问题：求解一个一元一次方程和求解一个一元二次方程。那么我们说

简析 NP 问题 和P问题 最简单的解释： P：算起来很快的问题 NP：算起来不一定快，但对于任何答案我们都可以快速的验证这个答案对不对 NP-hard：比所有的NP问题都难的问题 NP-complete：满足两点： 是NP hard的问题 是NP问题 严谨的定义： 问题： ​ 对于一个包含由0和1组成的字符串集合S，以某个01字符串x作为输入，要求某个图灵机判断x在不在S里面。这里的图灵机可以先想象成平时我们用的计算机，S也可以被看成我们要解决的问题。注意我们的问题非常简单，就是要判断某个字符串x是否在某个集合S里面，下面是定义： P：有一个图灵机在多项式时间内能够判断x是否在S里面 NP：有一个图灵机M，如果某个字符串x在S里面，那么存在一个验证字符串u（注意这个u是针对这个x的，而且长度必须是x长度的多项式 关系），M以x和u作为输入，能够验证x真的是在S里面。 NP-hard：如果某个问题S是NP-hard，那么对于任意一个NP问题，我们都可以把这个NP问题在多项式时间之内转化为S，并且原问题的答案和转化后S的答案是相同的。也就是说只要我们解决了S，那么就解决了所有的NP问题。 NP-complete：一个问题既是NP-hard，又在NP里面；也就是说 解决了这个问题我们就解决了所有NP问题 这个问题本身也是个NP问题 好，下面先来解释为什么会有人搞出来这么莫名其妙的定义

　　克雷数学研究所(Clay Mathematics Institute，CMI)是在1998年由商人兰顿·克雷(Landon T. Clay)和哈佛大学数学家亚瑟·杰夫(Arthur Jaffe)创立，兰顿·克雷资助的一家非牟利私营机构，总部在麻萨诸塞州剑桥市，机构的目的在于促进和传播数学知识。克雷数学研究所给予有潜质的数学家各种奖项和资助，该 研究所在2000年5月24日公布的七个千禧年难题，它们是： 　　（1）霍奇猜想 　　（2）庞加莱猜想 　　（3）黎曼假设 　　（4）杨-米尔斯规范场存在性和质量间隔假设 　　（5）NS方程解的存在性与光滑性 　　（6）贝赫和斯维讷通-戴尔猜想 　　（7）P=NP? 　　这七个问题被研究所认为是“重要的经典问题，经许多年仍未解决”。解答任何一题的第一个人将获颁予一百万美元奖金，所以这七个问题共值七百万美元。 　　近20年过去了，在这7个问题中，只有庞加莱猜想得到了解决。对于普通的程序员来说，前6个难题或许过于遥远，但是你一定听说过NP问题的大名。 水浒英雄卡的故事 　　在我读高中的时候，小浣熊干脆面中的水浒英雄卡曾经风靡一时。当时1998年央视版的《水浒传》刚开播不久，再加上课本上《鲁提辖拳打镇关西》和《林教头风雪山神庙》的助攻，同学们收集英雄卡的热情空前高涨。 　　卡片虽然精美，但是每袋干脆面只有一张英雄卡，想要收集齐全颇为不易

参考： https://www.luogu.org/blog/styx-ferryman/chu-sai-bei-kao-gan-huo-p-wen-ti-np-wen-ti-npc-wen-ti-sha-sha-fen-fou P问题 能在多项式时间内找出解的问题。。。例子很多啦 NP问题 能在多项式时间内验证解的问题 NPC问题 一个NP问题可以使所有NP问题在多项式复杂度内归约到它，那么它就是NPC问题 来源： https://www.cnblogs.com/jiecaoer/p/11512670.html