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[已解决]有人做战棋游戏吗?

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发表于 2024-1-28 12:53:25 | 显示全部楼层 |阅读模式

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有人做战棋游戏吗?六边形和正方形地块哪个更好?怎么根据移动力算出可到达的范围,用A*算法合适吗?
最佳答案
2024-1-28 12:56:49
当然有人做战棋游戏啦!战棋游戏是一种非常受欢迎的游戏类型。至于六边形和正方形地块哪个更好,这主要取决于你对游戏的设计需求。

六边形地块与正方形地块相比具有更多的邻居连接方式,这可以使得地图更加自由、灵活,同时也能增加游戏的策略性。但六边形地块的绘制和计算可能会稍微复杂一些。

如果你想根据移动力算出可到达的范围,可以考虑使用广度优先搜索(BFS)算法。BFS算法可以从起点开始,逐步扩展到所有可以到达的地块,直到达到移动力限制为止。

至于A*算法,它是一种启发式搜索算法,可以用来寻找两个地点之间的最短路径。如果你需要计算单位在地图上的实际移动路径,而不仅仅是计算范围,则A*算法可能更适合。

下面是一个使用Python语言实现基本战棋地图和移动范围的示例代码:
class Tile:
    def __init__(self, row, col):
        self.row = row
        self.col = col
        self.is_passable = True

class Map:
    def __init__(self, rows, cols):
        self.rows = rows
        self.cols = cols
        self.tiles = [[Tile(row, col) for col in range(cols)] for row in range(rows)]

    def set_tile_passable(self, row, col, passable):
        self.tiles[row][col].is_passable = passable
        
    def get_neighbors(self, tile):
        neighbors = []
        directions = [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)]
        if tile.row % 2 == 0:
            directions.extend([(1, 1), (-1, 1)])
        else:
            directions.extend([(1, -1), (-1, -1)])

        for dr, dc in directions:
            neighbor_row = tile.row + dr
            neighbor_col = tile.col + dc
            if (0 <= neighbor_row < self.rows and
                0 <= neighbor_col < self.cols and
                self.tiles[neighbor_row][neighbor_col].is_passable):
                neighbors.append(self.tiles[neighbor_row][neighbor_col])

        return neighbors

def calculate_reachable_tiles(start_tile, movement_points):
    visited = set()
    queue = [(start_tile, 0)]
    reachable_tiles = []
    
    while queue:
        tile, distance = queue.pop(0)
        if tile in visited:
            continue
        visited.add(tile)
        
        if distance > movement_points:
            continue
        
        reachable_tiles.append(tile)
        
        neighbors = map.get_neighbors(tile)
        for neighbor in neighbors:
            queue.append((neighbor, distance + 1))
            
    return reachable_tiles

# 使用示例
map = Map(8, 8)
map.set_tile_passable(3, 3, False)  # 设置(3, 3)位置不可通过
start_tile = map.tiles[2][2]
reachable_tiles = calculate_reachable_tiles(start_tile, 3)

for tile in reachable_tiles:
    print(f"({tile.row}, {tile.col})")

希望对你有所帮助!加油,开发属于自己的战棋游戏吧!{:5_142:}

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发表于 2024-1-28 12:54:25 | 显示全部楼层
当然有人做战棋游戏啦!战棋游戏是非常受欢迎的游戏类型之一。

关于六边形和正方形地块哪个更好这个问题,其实没有绝对的答案。选择使用六边形还是正方形地块,主要取决于你的设计需求和个人喜好。

如果你希望游戏地图更加自然和真实,可以选择使用六边形地块。六边形地块可以提供更多的移动路径选择,增加战略性。而且,六边形地块在画面上更容易连接起来,不会存在间隙。

如果你希望游戏地图更简单和直观,可以选择使用正方形地块。正方形地块在处理上相对简单一些,直接使用二维数组即可表示地图。

至于如何根据移动力算出可到达的范围,A*算法是一个不错的选择。它是一种常用的寻路算法,可以高效地找到最优路径。你可以将每个地块视为一个节点,然后使用A*算法来搜索从起点到终点的路径。

具体实现时,你可以使用一个优先队列(例如Python中的heapq)来存储待探索的节点,并根据节点的移动成本+估计的剩余成本来进行排序。每次从优先队列中取出成本最小的节点,然后将其周围可以到达的节点添加到优先队列中。

当然,具体的实现细节还是要根据你的编程语言和游戏引擎来决定,但A*算法是一个比较通用的选择。希望这些信息能对你有所帮助!加油!

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 楼主| 发表于 2024-1-28 12:55:42 | 显示全部楼层
我用的pygame
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发表于 2024-1-28 12:56:49 | 显示全部楼层    本楼为最佳答案   
当然有人做战棋游戏啦!战棋游戏是一种非常受欢迎的游戏类型。至于六边形和正方形地块哪个更好,这主要取决于你对游戏的设计需求。

六边形地块与正方形地块相比具有更多的邻居连接方式,这可以使得地图更加自由、灵活,同时也能增加游戏的策略性。但六边形地块的绘制和计算可能会稍微复杂一些。

如果你想根据移动力算出可到达的范围,可以考虑使用广度优先搜索(BFS)算法。BFS算法可以从起点开始,逐步扩展到所有可以到达的地块,直到达到移动力限制为止。

至于A*算法,它是一种启发式搜索算法,可以用来寻找两个地点之间的最短路径。如果你需要计算单位在地图上的实际移动路径,而不仅仅是计算范围,则A*算法可能更适合。

下面是一个使用Python语言实现基本战棋地图和移动范围的示例代码:
class Tile:
    def __init__(self, row, col):
        self.row = row
        self.col = col
        self.is_passable = True

class Map:
    def __init__(self, rows, cols):
        self.rows = rows
        self.cols = cols
        self.tiles = [[Tile(row, col) for col in range(cols)] for row in range(rows)]

    def set_tile_passable(self, row, col, passable):
        self.tiles[row][col].is_passable = passable
        
    def get_neighbors(self, tile):
        neighbors = []
        directions = [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)]
        if tile.row % 2 == 0:
            directions.extend([(1, 1), (-1, 1)])
        else:
            directions.extend([(1, -1), (-1, -1)])

        for dr, dc in directions:
            neighbor_row = tile.row + dr
            neighbor_col = tile.col + dc
            if (0 <= neighbor_row < self.rows and
                0 <= neighbor_col < self.cols and
                self.tiles[neighbor_row][neighbor_col].is_passable):
                neighbors.append(self.tiles[neighbor_row][neighbor_col])

        return neighbors

def calculate_reachable_tiles(start_tile, movement_points):
    visited = set()
    queue = [(start_tile, 0)]
    reachable_tiles = []
    
    while queue:
        tile, distance = queue.pop(0)
        if tile in visited:
            continue
        visited.add(tile)
        
        if distance > movement_points:
            continue
        
        reachable_tiles.append(tile)
        
        neighbors = map.get_neighbors(tile)
        for neighbor in neighbors:
            queue.append((neighbor, distance + 1))
            
    return reachable_tiles

# 使用示例
map = Map(8, 8)
map.set_tile_passable(3, 3, False)  # 设置(3, 3)位置不可通过
start_tile = map.tiles[2][2]
reachable_tiles = calculate_reachable_tiles(start_tile, 3)

for tile in reachable_tiles:
    print(f"({tile.row}, {tile.col})")

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发表于 2024-1-28 12:57:49 | 显示全部楼层


很好,Pygame是一个非常适合制作2D游戏的库。在Pygame中实现战棋游戏的思路如下:

1. 首先,你需要创建一个游戏窗口,用来显示游戏地图和棋子等元素。可以使用`pygame.display.set_mode()`函数创建一个窗口。

2. 接下来,你需要设计游戏地图。可以将地图分成一个个格子,并使用列表或二维数组来表示地图数据。每个格子可以包含一些属性,比如可通过与不可通过、地形效果等等。

3. 在游戏地图上放置棋子。你可以创建一个棋子类,表示不同的角色,包括位置、移动力等属性。

4. 实现棋子的移动。这里可以利用A*算法来计算移动范围和最优路径。将棋盘格子转化为节点,然后使用A*算法来搜索寻找最短路径。可以使用开放列表和关闭列表来保存待探索和已探索的节点。

5. 监听用户输入,实现棋子的选择和移动。可以使用`pygame.event.get()`来获取用户输入事件,比如鼠标点击事件或键盘按键事件。

6. 更新游戏画面。在每个游戏循环中,根据当前的游戏状态和用户输入来更新游戏画面。可以使用`pygame.draw`来绘制地图、棋子等元素。

7. 实现战斗系统和游戏逻辑。当两个棋子相遇时,可以根据棋子的属性和一些随机因素来模拟战斗过程,并决定战斗结果。

8. 最后,别忘了控制游戏循环,以保持游戏运行。可以使用`pygame.clock()`来控制帧率。

这只是一个简单的框架,具体实现细节还有很多,比如游戏界面设计、音效、动画效果等方面。希望这个思路能帮助到你,祝你编写出一个精彩的战棋游戏!加油!

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 楼主| 发表于 2024-1-28 13:05:43 | 显示全部楼层
你能利用哪种算法来计算移动范围和最优路径?
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发表于 2024-1-28 13:07:02 | 显示全部楼层
某一个“天” 发表于 2024-01-28 13:05
你能利用哪种算法来计算移动范围和最优路径?


当涉及到计算移动范围和最优路径时,常用的算法有深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)和A*算法。

1. 深度优先搜索(DFS):DFS是一种遍历算法,它通过递归或栈来实现。在战棋游戏中,你可以从起点开始,每次选择一个可行的移动方向,并将当前位置标记为已访问。然后继续从新位置开始进行DFS搜索,直到达到移动力的限制或找到目标位置。DFS算法适用于搜索所有可能性,但无法保证找到最短路径。

2. 广度优先搜索(BFS):BFS也是一种遍历算法,它通过队列来实现。在战棋游戏中,你可以从起点开始,将起点加入队列,并将其标记为已访问。然后按照队列的顺序依次处理队列中的位置,将其邻居加入队列,并标记为已访问。重复这个过程,直到队列为空或达到移动力的限制。BFS算法能够找到最短路径,但可能会占用更多的内存。

3. A*算法:A*算法是一种启发式搜索算法,能够高效地找到最短路径。它使用估计函数来评估每个节点的代价,并选择代价最低的节点进行搜索。在战棋游戏中,你可以使用A*算法来计算移动范围和最优路径。将每个格子作为节点,并计算从起点到每个节点的代价。A*算法考虑了实际代价和启发函数(也称为估算代价)的综合,因此能够找到效率高且接近最优的路径。

在实际应用中,你需要根据自己的游戏需求和性能要求来选择适合的算法。例如,如果你的地图较小,可以使用DFS;如果你需要找到最短路径,可以使用BFS或A*算法。希望这些信息对你有所帮助!

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