कलरफाइटर - सी ++ - नाश्ते के लिए कुछ निगलता है
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- कोड साफ किया
- एक सरल लेकिन प्रभावी अनुकूलन जोड़ा
- कुछ GIF एनिमेशन जोड़े
भगवान मैं सांपों से नफरत करता हूं (बस दिखावा करते हैं कि वे मकड़ियों हैं, इंडी)
वास्तव में मैं पायथन से प्यार करता हूं। काश मैं एक आलसी लड़के से कम होता और इसे ठीक से सीखना शुरू करता, बस।
यह सब कहा जा रहा है, मुझे जज का काम पाने के लिए इस सांप के 64 बिट संस्करण के साथ संघर्ष करना पड़ा। Win7 के तहत पाइथन के 64 बिट संस्करण के साथ पीआईएल काम करना अधिक धैर्य की आवश्यकता है क्योंकि मैं इस चुनौती को समर्पित करने के लिए तैयार था, इसलिए अंत में मैंने Win32 संस्करण में स्विच किया (दर्द से)।
इसके अलावा, जज बुरी तरह से दुर्घटनाग्रस्त हो जाता है जब एक बॉट प्रतिक्रिया के लिए बहुत धीमा होता है।
पायथन प्रेमी होने के नाते, मैंने इसे ठीक नहीं किया, लेकिन इसका स्टड पर एक टाइमआउट के बाद एक खाली उत्तर पढ़ने के साथ करना है।
एक मामूली सुधार प्रत्येक बीओटी के लिए एक फ़ाइल के लिए stderr आउटपुट डालने के लिए होगा। पोस्टमार्टम डिबगिंग के लिए यह आसान होगा।
इन छोटी-मोटी समस्याओं को छोड़कर, मैंने न्यायाधीश को बहुत सरल और प्रयोग करने में सुखद पाया।
एक और आविष्कारशील और मजेदार चुनौती के लिए यश।
कोड
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS // prevents Microsoft from croaking about the safety of scanf. Since every rabid Russian hacker and his dog are welcome to try and overflow my buffers, I could not care less.
#include "lodepng.h"
#include <vector>
#include <deque>
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <cassert> // paranoid android
#include <cstdint> // fixed size types
#include <algorithm> // min max
using namespace std;
// ============================================================================
// The less painful way I found to teach C++ how to handle png images
// ============================================================================
typedef unsigned tRGB;
#define RGB(r,g,b) (((r) << 16) | ((g) << 8) | (b))
class tRawImage {
public:
unsigned w, h;
tRawImage(unsigned w=0, unsigned h=0) : w(w), h(h), data(w*h * 4, 0) {}
void read(const char* filename) { unsigned res = lodepng::decode(data, w, h, filename); assert(!res); }
void write(const char * filename)
{
std::vector<unsigned char> png;
unsigned res = lodepng::encode(png, data, w, h, LCT_RGBA); assert(!res);
lodepng::save_file(png, filename);
}
tRGB get_pixel(int x, int y) const
{
size_t base = raw_index(x,y);
return RGB(data[base], data[base + 1], data[base + 2]);
}
void set_pixel(int x, int y, tRGB color)
{
size_t base = raw_index(x, y);
data[base+0] = (color >> 16) & 0xFF;
data[base+1] = (color >> 8) & 0xFF;
data[base+2] = (color >> 0) & 0xFF;
data[base+3] = 0xFF; // alpha
}
private:
vector<unsigned char> data;
void bound_check(unsigned x, unsigned y) const { assert(x < w && y < h); }
size_t raw_index(unsigned x, unsigned y) const { bound_check(x, y); return 4 * (y * w + x); }
};
// ============================================================================
// coordinates
// ============================================================================
typedef int16_t tCoord;
struct tPoint {
tCoord x, y;
tPoint operator+ (const tPoint & p) const { return { x + p.x, y + p.y }; }
};
typedef deque<tPoint> tPointList;
// ============================================================================
// command line and input parsing
// (in a nice airtight bag to contain the stench of C++ string handling)
// ============================================================================
enum tCommand {
c_quit,
c_update,
c_play,
};
class tParser {
public:
tRGB color;
tPointList points;
tRGB read_color(const char * s)
{
int r, g, b;
sscanf(s, "(%d,%d,%d)", &r, &g, &b);
return RGB(r, g, b);
}
tCommand command(void)
{
string line;
getline(cin, line);
string cmd = get_token(line);
points.clear();
if (cmd == "exit") return c_quit;
if (cmd == "pick") return c_play;
// even more convoluted and ugly than the LEFT$s and RIGHT$s of Apple ][ basic...
if (cmd != "colour")
{
cerr << "unknown command '" << cmd << "'\n";
exit(0);
}
assert(cmd == "colour");
color = read_color(get_token(line).c_str());
get_token(line); // skip "chose"
while (line != "")
{
string coords = get_token(line);
int x = atoi(get_token(coords, ',').c_str());
int y = atoi(coords.c_str());
points.push_back({ x, y });
}
return c_update;
}
private:
// even more verbose and inefficient than setting up an ADA rendezvous...
string get_token(string& s, char delimiter = ' ')
{
size_t pos = 0;
string token;
if ((pos = s.find(delimiter)) != string::npos)
{
token = s.substr(0, pos);
s.erase(0, pos + 1);
return token;
}
token = s; s.clear(); return token;
}
};
// ============================================================================
// pathing
// ============================================================================
class tPather {
public:
tPather(tRawImage image, tRGB own_color)
: arena(image)
, w(image.w)
, h(image.h)
, own_color(own_color)
, enemy_threat(false)
{
// extract colored pixels and own color areas
tPointList own_pixels;
color_plane[neutral].resize(w*h, false);
color_plane[enemies].resize(w*h, false);
for (size_t x = 0; x != w; x++)
for (size_t y = 0; y != h; y++)
{
tRGB color = image.get_pixel(x, y);
if (color == col_white) continue;
plane_set(neutral, x, y);
if (color == own_color) own_pixels.push_back({ x, y }); // fill the frontier with all points of our color
}
// compute initial frontier
for (tPoint pixel : own_pixels)
for (tPoint n : neighbour)
{
tPoint pos = pixel + n;
if (!in_picture(pos)) continue;
if (image.get_pixel(pos.x, pos.y) == col_white)
{
frontier.push_back(pixel);
break;
}
}
}
tPointList search(size_t pixels_required)
{
// flood fill the arena, starting from our current frontier
tPointList result;
tPlane closed;
static tCandidate pool[max_size*max_size]; // fastest possible garbage collection
size_t alloc;
static tCandidate* border[max_size*max_size]; // a FIFO that beats a deque anytime
size_t head, tail;
static vector<tDistance>distance(w*h); // distance map to be flooded
size_t filling_pixels = 0; // end of game optimization
get_more_results:
// ready the distance map for filling
distance.assign(w*h, distance_max);
// seed our flood fill with the frontier
alloc = head = tail = 0;
for (tPoint pos : frontier)
{
border[tail++] = new (&pool[alloc++]) tCandidate (pos);
}
// set already explored points
closed = color_plane[neutral]; // that's one huge copy
// add current result
for (tPoint pos : result)
{
border[tail++] = new (&pool[alloc++]) tCandidate(pos);
closed[raw_index(pos)] = true;
}
// let's floooooood!!!!
while (tail > head && pixels_required > filling_pixels)
{
tCandidate& candidate = *border[head++];
tDistance dist = candidate.distance;
distance[raw_index(candidate.pos)] = dist++;
for (tPoint n : neighbour)
{
tPoint pos = candidate.pos + n;
if (!in_picture (pos)) continue;
size_t index = raw_index(pos);
if (closed[index]) continue;
if (color_plane[enemies][index])
{
if (dist == (distance_initial + 1)) continue; // already near an enemy pixel
// reached the nearest enemy pixel
static tPoint trail[max_size * max_size / 2]; // dimensioned as a 1 pixel wide spiral across the whole map
size_t trail_size = 0;
// walk back toward the frontier
tPoint walker = candidate.pos;
tDistance cur_d = dist;
while (cur_d > distance_initial)
{
trail[trail_size++] = walker;
tPoint next_n;
for (tPoint n : neighbour)
{
tPoint next = walker + n;
if (!in_picture(next)) continue;
tDistance prev_d = distance[raw_index(next)];
if (prev_d < cur_d)
{
cur_d = prev_d;
next_n = n;
}
}
walker = walker + next_n;
}
// collect our precious new pixels
if (trail_size > 0)
{
while (trail_size > 0)
{
if (pixels_required-- == 0) return result; // ;!; <-- BRUTAL EXIT
tPoint pos = trail[--trail_size];
result.push_back (pos);
}
goto get_more_results; // I could have done a loop, but I did not bother to. Booooh!!!
}
continue;
}
// on to the next neighbour
closed[index] = true;
border[tail++] = new (&pool[alloc++]) tCandidate(pos, dist);
if (!enemy_threat) filling_pixels++;
}
}
// if all enemies have been surrounded, top up result with the first points of our flood fill
if (enemy_threat) enemy_threat = pixels_required == 0;
tPathIndex i = frontier.size() + result.size();
while (pixels_required--) result.push_back(pool[i++].pos);
return result;
}
// tidy up our map and frontier while other bots are thinking
void validate(tPointList moves)
{
// report new points
for (tPoint pos : moves)
{
frontier.push_back(pos);
color_plane[neutral][raw_index(pos)] = true;
}
// remove surrounded points from frontier
for (auto it = frontier.begin(); it != frontier.end();)
{
bool in_frontier = false;
for (tPoint n : neighbour)
{
tPoint pos = *it + n;
if (!in_picture(pos)) continue;
if (!(color_plane[neutral][raw_index(pos)] || color_plane[enemies][raw_index(pos)]))
{
in_frontier = true;
break;
}
}
if (!in_frontier) it = frontier.erase(it); else ++it; // the magic way of deleting an element without wrecking your iterator
}
}
// handle enemy move notifications
void update(tRGB color, tPointList points)
{
assert(color != own_color);
// plot enemy moves
enemy_threat = true;
for (tPoint p : points) plane_set(enemies, p);
// important optimization here :
/*
* Stop 1 pixel away from the enemy to avoid wasting moves in dogfights.
* Better let the enemy gain a few more pixels inside the surrounded region
* and use our precious moves to get closer to the next threat.
*/
for (tPoint p : points) for (tPoint n : neighbour) plane_set(enemies, p+n);
// if a new enemy is detected, gather its initial pixels
for (tRGB enemy : known_enemies) if (color == enemy) return;
known_enemies.push_back(color);
tPointList start_areas = scan_color(color);
for (tPoint p : start_areas) plane_set(enemies, p);
}
private:
typedef uint16_t tPathIndex;
typedef uint16_t tDistance;
static const tDistance distance_max = 0xFFFF;
static const tDistance distance_initial = 0;
struct tCandidate {
tPoint pos;
tDistance distance;
tCandidate(){} // must avoid doing anything in this constructor, or pathing will slow to a crawl
tCandidate(tPoint pos, tDistance distance = distance_initial) : pos(pos), distance(distance) {}
};
// neighbourhood of a pixel
static const tPoint neighbour[4];
// dimensions
tCoord w, h;
static const size_t max_size = 1000;
// colors lookup
const tRGB col_white = RGB(0xFF, 0xFF, 0xFF);
const tRGB col_black = RGB(0x00, 0x00, 0x00);
tRGB own_color;
const tRawImage arena;
tPointList scan_color(tRGB color)
{
tPointList res;
for (size_t x = 0; x != w; x++)
for (size_t y = 0; y != h; y++)
{
if (arena.get_pixel(x, y) == color) res.push_back({ x, y });
}
return res;
}
// color planes
typedef vector<bool> tPlane;
tPlane color_plane[2];
const size_t neutral = 0;
const size_t enemies = 1;
bool plane_get(size_t player, tPoint p) { return plane_get(player, p.x, p.y); }
bool plane_get(size_t player, size_t x, size_t y) { return in_picture(x, y) ? color_plane[player][raw_index(x, y)] : false; }
void plane_set(size_t player, tPoint p) { plane_set(player, p.x, p.y); }
void plane_set(size_t player, size_t x, size_t y) { if (in_picture(x, y)) color_plane[player][raw_index(x, y)] = true; }
bool in_picture(tPoint p) { return in_picture(p.x, p.y); }
bool in_picture(int x, int y) { return x >= 0 && x < w && y >= 0 && y < h; }
size_t raw_index(tPoint p) { return raw_index(p.x, p.y); }
size_t raw_index(size_t x, size_t y) { return y*w + x; }
// frontier
tPointList frontier;
// register enemies when they show up
vector<tRGB>known_enemies;
// end of game optimization
bool enemy_threat;
};
// small neighbourhood
const tPoint tPather::neighbour[4] = { { -1, 0 }, { 1, 0 }, { 0, -1 }, { 0, 1 } };
// ============================================================================
// main class
// ============================================================================
class tGame {
public:
tGame(tRawImage image, tRGB color, size_t num_pixels)
: own_color(color)
, response_len(num_pixels)
, pather(image, color)
{}
void main_loop(void)
{
// grab an initial answer in case we're playing first
tPointList moves = pather.search(response_len);
for (;;)
{
ostringstream answer;
size_t num_points;
tPointList played;
switch (parser.command())
{
case c_quit:
return;
case c_play:
// play as many pixels as possible
if (moves.size() < response_len) moves = pather.search(response_len);
num_points = min(moves.size(), response_len);
for (size_t i = 0; i != num_points; i++)
{
answer << moves[0].x << ',' << moves[0].y;
if (i != num_points - 1) answer << ' '; // STL had more important things to do these last 30 years than implement an implode/explode feature, but you can write your own custom version with exception safety and in-place construction. It's a bit of work, but thanks to C++ inherent genericity you will be able to extend it to giraffes and hippos with a very manageable amount of code refactoring. It's not anyone's language, your C++, eh. Just try to implode hippos in Python. Hah!
played.push_back(moves[0]);
moves.pop_front();
}
cout << answer.str() << '\n';
// now that we managed to print a list of points to stdout, we just need to cleanup the mess
pather.validate(played);
break;
case c_update:
if (parser.color == own_color) continue; // hopefully we kept track of these already
pather.update(parser.color, parser.points);
moves = pather.search(response_len); // get cracking
break;
}
}
}
private:
tParser parser;
tRGB own_color;
size_t response_len;
tPather pather;
};
void main(int argc, char * argv[])
{
// process command line
tRawImage raw_image; raw_image.read (argv[1]);
tRGB my_color = tParser().read_color(argv[2]);
int num_pixels = atoi (argv[3]);
// init and run
tGame game (raw_image, my_color, num_pixels);
game.main_loop();
}
निष्पादन योग्य निर्माण
मैंने Png चित्र पढ़ने के लिए LODEpng.cpp और LODEpng.h का उपयोग किया ।
इस मंद सी ++ भाषा को सिखाने के सबसे आसान तरीके के बारे में मैंने आधा दर्जन पुस्तकालयों का निर्माण किए बिना एक चित्र कैसे पढ़ा।
बस संकलन करें और मुख्य और बॉब के चाचा के साथ LODEpng.cpp को लिंक करें।
मैं MSVC2013 साथ संकलित, लेकिन जब से मैं केवल कुछ ही एसटीएल बुनियादी कंटेनर (Deque और वैक्टर) का इस्तेमाल किया है, यह हो सकता है जीसीसी के साथ काम (यदि आप भाग्यशाली हैं)।
अगर ऐसा नहीं होता है, तो मैं एक मिनग डब्ल्यू बिल्ड का प्रयास कर सकता हूं , लेकिन स्पष्ट रूप से मैं सी ++ पोर्टेबिलिटी के मुद्दों से थक गया हूं।
मैंने अपने दिनों में बहुत सी पोर्टेबल सी / सी ++ + (8 से 32 बिट्स प्रोसेसर के लिए विदेशी कंपाइलरों पर) के साथ-साथ सनोस, विंडोज 3.11 तक विस्टा और लिनक्स से लेकर शैशवावस्था तक उबंटू ज़ेबरा या जो भी हो, ऐसा सोचा पोर्टेबिलिटी का मतलब क्या है, इसका मुझे बहुत अच्छा अंदाजा है, लेकिन उस समय एसटीएल मॉन्स्टर की जीएनयू और माइक्रोसॉफ्ट व्याख्याओं के बीच असंख्य विसंगतियों को याद करने की आवश्यकता नहीं थी।
निगल के खिलाफ परिणाम
यह काम किस प्रकार करता है
मूल में, यह एक सरल जानवर-बल फ्लडफ़िल पाथिंग है।
खिलाड़ी के रंग का अग्र भाग (यानी पिक्सेल जिसमें कम से कम एक सफेद पड़ोसी होता है) का उपयोग क्लासिक दूरी के बाढ़ एल्गोरिथ्म को करने के लिए बीज के रूप में किया जाता है।
जब कोई बिंदु शत्रु के रंग के समीप पहुंचता है, तो एक पिछड़े पथ की गणना निकटतम शत्रु स्थान की ओर बढ़ने वाले पिक्सलों की एक स्ट्रिंग उत्पन्न करने के लिए की जाती है।
वांछित लंबाई की प्रतिक्रिया के लिए पर्याप्त अंक एकत्र किए जाने तक प्रक्रिया को दोहराया जाता है।
यह दोहराव अश्लील रूप से महंगा है, खासकर जब दुश्मन के पास लड़ रहा हो।
हर बार फ्रंटियर से दुश्मन के पिक्सेल तक जाने वाले पिक्सेल की एक स्ट्रिंग पाई गई है (और हमें जवाब पूरा करने के लिए और अधिक अंक की आवश्यकता है), बाढ़ भराव को फिर से शुरू किया गया है, नए पथ को फ्रंटियर में जोड़ा गया है। इसका मतलब है कि आपको 10 पिक्सेल का जवाब पाने के लिए 5 बाढ़ भरने या अधिक करने पड़ सकते हैं।
यदि कोई अधिक दुश्मन पिक्सेल उपलब्ध नहीं हैं, तो फ्रंटियर पिक्सल के मध्यस्थ पड़ोसियों का चयन किया जाता है।
एल्गोरिथ्म एक अधिक अक्षम बाढ़ भराव के लिए भटकता है, लेकिन यह केवल खेल के परिणाम के बाद तय किया गया है (यानी लड़ने के लिए और अधिक तटस्थ क्षेत्र नहीं है)।
मैंने इसे ऑप्टिमाइज़ किया ताकि जज एक बार प्रतियोगिता से निपटा जाने के बाद नक्शे को भरने में उम्र खर्च न करें। अपनी वर्तमान स्थिति में, न्यायाधीश के साथ तुलना में निष्पादन समय उपेक्षित है।
चूंकि दुश्मन के रंग शुरू में ज्ञात नहीं हैं, इसलिए शुरुआती क्षेत्र की छवि को दुश्मन के शुरुआती क्षेत्रों की नकल करने के लिए स्टोर में रखा जाता है, जब यह पहला कदम रखता है।
यदि कोड पहले खेलता है, तो यह बस कुछ मनमाना पिक्सेल भर देगा।
यह एल्गोरिथ्म को एक प्रतिकूल संख्या से लड़ने में सक्षम बनाता है, और संभवत: नए विपक्षी समय पर एक यादृच्छिक बिंदु पर पहुंचते हैं, या रंग जो एक प्रारंभिक क्षेत्र के बिना दिखाई देते हैं (हालांकि इसका कोई व्यावहारिक उपयोग नहीं है)।
एक रंग-प्रति-रंग के आधार पर शत्रु से निपटने में बॉट सहयोग के दो उदाहरण होने की अनुमति होगी (एक गुप्त मान्यता चिह्न को पारित करने के लिए पिक्सेल निर्देशांक का उपयोग करके)।
मज़ा की तरह लगता है, मैं शायद कोशिश करूँगा कि :)।
कंप्यूटेशन-हेवी पाथिंग जैसे ही नया डेटा उपलब्ध होता है (एक मूव नोटिफिकेशन के बाद), और कुछ ऑप्टिमाइज़ेशन (फ्रंटियर अपडेट) एक रिस्पॉन्स दिए जाने के बाद ही किए जाते हैं (दूसरे कंप्यूटर के दौरान जितना संभव हो सके उतनी गणना करने के लिए) )।
यहाँ फिर से, अधिक सूक्ष्म चीजें करने के तरीके हो सकते हैं यदि 1 से अधिक प्रतिकूल थे (जैसे एक संगणना निरस्त करना यदि नया डेटा उपलब्ध हो जाता है), लेकिन किसी भी दर पर मैं यह देखने में विफल रहता हूं कि मल्टीटास्किंग की आवश्यकता कहां है, जब तक कि एल्गोरिथ्म है पूर्ण भार पर काम करने में सक्षम।
प्रदर्शन के कारण
यह सब तेजी से डेटा एक्सेस के बिना काम नहीं कर सकता है (और पूरे अपोलो प्रोग्राम की तुलना में अधिक कंप्यूटिंग शक्ति, यानी आपके औसत पीसी जब कुछ ट्वीट्स पोस्ट करने से अधिक करते थे)।
गति भारी संकलक-निर्भर है। आमतौर पर जीएनयू 30% मार्जिन से माइक्रोसॉफ्ट को हरा देता है (यह मैजिक नंबर है जिसे मैंने 3 अन्य पाथिंग-संबंधित कोड चुनौतियों पर ध्यान दिया), लेकिन यह माइलेज निश्चित रूप से भिन्न हो सकता है।
अपनी वर्तमान स्थिति में कोड मुश्किल से अखाड़े पर एक पसीने को तोड़ता है। विंडोज परफ़ॉर्मर 4 से 7% सीपीयू उपयोग के बारे में रिपोर्ट करता है, इसलिए इसे 100x प्रतिक्रिया समय सीमा के भीतर 1000x1000 के मानचित्र के साथ सामना करने में सक्षम होना चाहिए।
हर पथ के एल्गोरिथ्म के दिल में एक FIFO निहित है (संभवतः पूर्व निर्धारित, हालांकि उस मामले में नहीं), जिसके बदले में तेज तत्व आवंटन की आवश्यकता होती है।
चूंकि ओपी ने अखाड़े के आकार की एक सीमा तय की है, इसलिए मैंने कुछ गणित किया और देखा कि निश्चित डेटा संरचनाएं अधिकतम (यानी 1.000.000 पिक्सल) हैं जो एक दर्जन मेगाबाइट से अधिक की खपत नहीं करेंगी, जो कि आपका औसत पीसी नाश्ते के लिए खाता है।
वास्तव में Win7 के तहत और MSVC 2013 के साथ संकलित, कोड 14Mb को अखाड़ा 4 पर खा जाता है, जबकि स्वालवर के दो धागे 20Mb से अधिक का उपयोग कर रहे हैं।
मैंने आसान प्रोटोटाइप के लिए एसटीएल कंटेनरों के साथ शुरुआत की, लेकिन एसटीएल ने कोड को और भी कम पठनीय बना दिया, क्योंकि मेरी कोई इच्छा नहीं थी कि आपत्ति को छिपाने के लिए प्रत्येक डेटा को अलग करने के लिए एक वर्ग बनाएं (चाहे वह मेरी अपनी निष्क्रियता के कारण हो। एसटीएल के साथ सामना पाठक की सराहना के लिए छोड़ दिया जाता है)।
बावजूद, नतीजा इतना घोर धीमा था कि पहले मुझे लगा कि मैं गलती से डिबग संस्करण बना रहा हूं।
मुझे लगता है कि यह आंशिक रूप से एसटीएल के अविश्वसनीय रूप से खराब Microsoft कार्यान्वयन के कारण है (जहां, उदाहरण के लिए, वैक्टर और बिटसेट्स ऑपरेटर पर विशेष चेक या अन्य क्रायपिक ऑपरेशन करते हैं, [विशेष रूप से उल्लंघन में), और आंशिक रूप से एसटीएल डिजाइन के लिए। अपने आप।
अगर प्रदर्शन होते तो मैं अत्याचारी वाक्य रचना और पोर्टेबिलिटी (यानी Microsoft बनाम GNU) मुद्दों का सामना कर सकता था, लेकिन यह निश्चित रूप से ऐसा नहीं है।
उदाहरण के लिए, dequeयह स्वाभाविक रूप से धीमा है, क्योंकि यह अपने सुपर स्मार्ट आकार बदलने के लिए इस मौके के इंतजार में बहुत सारे बहीखाते डेटा को बदल देता है, जिसके बारे में मैं कम परवाह नहीं कर सकता था।
निश्चित रूप से मैं एक कस्टम एलोकेटर और वेवरवर अन्य कस्टम टेम्पलेट बिट्स को लागू कर सकता था, लेकिन एक कस्टम एलोकेटर अकेले कोड की कुछ सौ पंक्तियों और परीक्षण के लिए एक दिन का बेहतर हिस्सा खर्च करता है, दर्जनों इंटरफेस के साथ इसे लागू करने के लिए क्या करना है, जबकि हस्तनिर्मित समकक्ष संरचना कोड की शून्य रेखाओं के बारे में है (यद्यपि अधिक खतरनाक है, लेकिन एल्गोरिथ्म ने काम नहीं किया होगा अगर मुझे नहीं पता था - या मुझे लगता है कि मुझे पता था - मैं वैसे भी क्या कर रहा था)।
इसलिए अंततः मैंने एसटीएल कंटेनरों को कोड के गैर-महत्वपूर्ण भागों में रखा, और दो क्रूर 1970 सरणियों और तीन अहस्ताक्षरित शॉर्ट्स के साथ अपने स्वयं के क्रूर आवंटनकर्ता और एफआईएफओ का निर्माण किया।
निगलने वाला
जैसा कि इसके लेखक ने पुष्टि की है, स्वालवर के अनियमित पैटर्न दुश्मन के मूवमेंट्स और पाथिंग थ्रेड से अपडेट के बीच अंतराल के कारण होते हैं।
सिस्टम परफ़ॉर्मर हर समय 100% सीपीयू की खपत करने वाले पथ थ्रेड को स्पष्ट रूप से दिखाता है, और दांतेदार पैटर्न दिखाई देते हैं जब लड़ाई का ध्यान एक नए क्षेत्र में स्थानांतरित होता है। यह भी एनिमेशन के साथ काफी स्पष्ट है।
एक सरल लेकिन प्रभावी अनुकूलन
स्वालवर और मेरे सेनानी के बीच महाकाव्य डॉगफ़ाइट को देखने के बाद, मुझे गो के खेल से एक पुरानी कहावत याद आई: क्लोज़ अप डिफेंस, लेकिन दूर से हमला।
उसमें ज्ञान है। यदि आप अपने विरोधी से बहुत अधिक चिपकने की कोशिश करते हैं, तो आप प्रत्येक संभावित रास्ते को अवरुद्ध करने की कोशिश में कीमती कदमों को बर्बाद कर देंगे। इसके विपरीत, यदि आप सिर्फ एक पिक्सेल दूर रहते हैं, तो आप संभवतः छोटे अंतराल को भरने से बचेंगे जो बहुत कम लाभ प्राप्त करेंगे, और अधिक महत्वपूर्ण खतरों का मुकाबला करने के लिए अपने कदमों का उपयोग करेंगे।
इस विचार को लागू करने के लिए, मैंने बस एक दुश्मन की चाल को बढ़ाया (प्रत्येक चाल के 4 पड़ोसियों को दुश्मन पिक्सेल के रूप में चिह्नित किया गया)।
यह दुश्मन की सीमा से दूर एक पिक्सेल को रोक देता है, जिससे मेरे लड़ाकू को बहुत अधिक डॉगफाइट में पकड़े बिना एक विपक्षी के चारों ओर अपना काम करने की अनुमति मिलती है।
आप सुधार देख सकते हैं
(हालांकि सभी रन उतने सफल नहीं हैं, आप बहुत अधिक सुर्खियों में देख सकते हैं):
