程序员如何实现财富自由系列之：开发游戏应用
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
2019年，互联网游戏行业蓬勃发展。游戏市场规模达到了每年超过15亿美元，平均每天营收超过70亿美元。作为开发者，不仅要开发出精品游戏，还要有能力抓住游戏的商业模式。因此，掌握游戏开发相关技术和理论知识，将成为一个程序员的一项重要技能。本文将分享一些程序员在开发游戏时的常见问题、解决方法和推荐阅读书籍等信息。
首先，介绍一下什么是游戏开发？从直观上来说，游戏就是让人与计算机互动的方式。它通常具有三种类型：即体验类、休闲类和动作类。一般来讲，游戏需要耗费大量的人力物力，所以运营成本相对较高。但同时，游戏也是一种经济上的投资。游戏产业链中，由设计、制作、音乐、脚本编写、美术、动画、程序开发等部门组成。
那么，为什么有很多优秀的游戏设计师、开发人员、项目经理、视频制作人甚至玩家都想开发自己的游戏呢？除了满足自己的兴趣爱好外，游戏的营收来源也非常重要。游戏的主要盈利方式有两种：一是玩家通过游戏获得收益；二是游戏自身赚取营收。由于游戏开发难度很高，且需要专业领域的知识背景，只有在一些专业人士才能成功地开发出知名游戏。
因此，游戏开发无疑是一个非常复杂的工作，而掌握开发游戏相关技术和理论知识对于程序员而言尤其重要。了解游戏设计、编程、营销、运营等相关知识能够帮助程序员更好的理解和解决实际问题。另外，掌握开发相关工具，比如游戏引擎、编程语言等，能够极大的提升开发效率，并节省更多的时间用于游戏创意的开发。
2.核心概念与联系
游戏开发涉及的核心概念、算法、流程、工具等众多，这里简单介绍一些核心概念以及它们之间的联系。
- 角色和场景
- 游戏对象
- 物理模拟
- AI（人工智能）
- 导航系统
- 画布与界面
- UI（用户接口）
- 游戏时间循环
- 音频管理
- 数据管理
这些核心概念之间存在着以下联系：
- 游戏对象和场景：游戏对象负责处理实体对象的数据，包括位置、大小、渲染数据、碰撞模型等；而场景则负责组织游戏对象的位置关系，同时提供了渲染和交互界面的控制。
- 游戏对象和物理模拟：游戏对象可以设置重力加速度和碰撞等属性，然后通过物理模拟计算得到每个物体的位置。物理模拟可以使得角色具有移动感受，并且保证角色的安全性和跳跃能力。
- 游戏对象和AI：游戏对象可以通过状态机来控制角色的行为。通过各种路径规划算法，AI可以寻找合适的目标并进行攻击，甚至还可以学习人类的语言和行为习惯。
- 导航系统和物理模拟：游戏中的导航系统可以根据玩家角色的位置信息、障碍物的信息以及其他对象信息，计算出最佳的路径。这个路径信息可以用来指导物理模拟计算出各个物体的位置，从而使得角色能按照路径运行。
- 画布与界面：游戏画布通常由多个屏幕分割而成，这些屏幕称为层级。游戏画布还负责渲染所有游戏元素，例如角色、环境、武器、道具等。游戏界面则负责处理与玩家输入相关的事件，并通过转场效果将多个屏幕组合到一起。
- UI与游戏时间循环：游戏时间循环负责控制整个游戏的运行逻辑。UI组件提供对玩家操作和游戏进度的反馈，比如菜单选项、提示框、弹窗等。游戏时间循环与UI结合，可以实现对游戏过程的可视化呈现。
- 音频管理与音效：游戏的声音通常是通过声音引擎播放的。声音引擎负责加载音频文件，并控制播放、暂停、静音、变速等。声音引擎还可以播放一些游戏音效，比如敌机开火、飞机鸣笛、音乐片段等。
- 数据管理与存储：游戏数据的存储和检索是个复杂的过程，涉及到数据库设计、索引优化、缓存机制等方面。游戏数据存储通常采用NoSQL或键值对数据库，例如Redis或MongoDB。 以上10个核心概念中，物理模拟、导航系统、音频管理、数据管理虽然属于游戏开发的基本模块，但它们都有非常紧密的联系。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
游戏中的很多算法都是非常复杂的，为了方便理解，这里只介绍其中几个关键算法的基本原理和具体操作步骤。
物理模拟
物理模拟是指根据现实世界中的物理定律，模拟各种物体的运动。目前，游戏中最流行的物理引擎有Box2D、Bullet、PhysX等。
Box2D
Box2D是由英国小姜沙拉夫斯基开发的一款开源物理引擎，其主要功能包括刚体和柔体的碰撞检测、仿真、拾取和推动。它的基本单元是刚体，具有质量、线性加速度、角加速度等属性，可以施加重力、摩擦力、阻力等作用力，形成万千世界中的血腥景象。
Box2D的物理模拟核心算法有两个：一是模拟器时间步长（Time Step），即每隔多少秒计算一次物体的位置和速度；二是广义相对论（General Relativity）。广义相对论认为宇宙处于一种超空间，既不是绝对的，也不是相对的，而是“有穷尽的空间”，人们只能把他视作一个全体的整体。Box2D借助这种观念，可以将空间上的不同位置看做是具有不同波纹速率的光子，从而简化物理模拟问题。
Bullet
Bullet是一款开源的物理引擎，它提供的物理特性包括刚体和柔体的碰撞检测、仿真、拾取和推动。它的物理模拟算法基于对牛顿第三定律的数学描述，并引入物理模型的多线程并行处理，确保了物理模拟的准确性。
PhysX
PhysX是英伟达(NVIDIA)推出的物理引擎，其主要功能是提供物理模拟的物理特性。PhysX采用固定时间步长的方法，即每隔一定时间更新物理属性，如位置、速度、角速度等。PhysX可以模拟单个刚体或多团刚体的物理行为。
操作步骤
在使用Box2D或者Bullet的时候，可以将物体定义为刚体或者柔体，再设置相应的属性。
// 初始化
b2World world;
world.SetGravity(b2Vec2(0,-10)); // 设置重力加速度
// 创建刚体
b2BodyDef bodyDef;
bodyDef.type = b2_dynamicBody; // 柔体
bodyDef.position.Set(0,4); // 初始位置
bodyDef.angle = 0.5 * b2_pi; // 初始朝向
bodyDef.linearVelocity.Set(0,0);// 初始速度
bodyDef.angularVelocity = 0; // 初始角速度
b2Body* body = world.CreateBody(&bodyDef);
// 创建圆形刚体
b2CircleShape shape;
shape.m_radius = 0.5f; // 半径
b2FixtureDef fixtureDef;
fixtureDef.density = 1.0f; // 密度
fixtureDef.shape = &shape; // 形状
body->CreateFixture(&fixtureDef);
创建完成后，就可以设置物理属性，比如施加速度、碰撞响应、摩擦力等，调用相应的函数即可。
// 施加力
b2Vec2 force(100,0); // 向右施加的力
body->ApplyForce(force,center);
// 设置摩擦力
float friction = 0.5f;
body->GetFixtureList()->SetFriction(friction);
物理模拟也可以用数学模型公式来描述。比如，球在空气中的运动可以用下面的公式表示：
\mu为摩阻系数，t为时间，x为位置。根据此公式，可以计算球在空气中的运动。
导航系统
导航系统是指基于地图和路线的路径规划算法，通过算法来确定车辆的行驶方向和距离。
A*算法
A 算法（A star algorithm）是一种路径搜索算法，它通过估计从起点到终点的最短路径来找寻通路。A 算法背后的思想是启发式搜索法（Heuristic Search），即使用启发函数估计当前点到目标点的距离，然后通过评估和选择接下来的最佳节点来找寻一条通路。
Dijkstra算法
Dijkstra算法（Dijkstra's Algorithm）是一种用于计算图中单源最短路径的算法。Dijkstra算法利用堆（Heap）数据结构来实现了优先队列，可以有效地处理具有许多边、权值的图。
Bellman-Ford算法
Bellman-Ford算法（Bellman-Ford Algorithm）是一种最短路径算法，它可以在多源的情况下求解单源最短路径。Bellman-Ford算法的特点是在每次迭代过程中，它总是找到使增广路长度最小的下一个源点。因此，如果不存在负权回路，它会产生正确的结果。
operation steps
使用A*算法、Dijkstra算法、Bellman-Ford算法时，首先需要构建一个带权重的图，并指定起始点、终止点、允许的路径方向和障碍物位置。
// 创建图
std::vector<Node> graph;
graph[0].neighbours = {1}; // 从0节点出发，到1节点有可走通路
graph[1].neighbours = {2,3}; // 从1节点出发，到2节点、3节点均有可走通路
......
graph[n].neighbours = {}; // 从n节点出发，没有可走通路
for (int i=0;i<=numObstacles;i++) // 指定障碍物位置
addObstacle(obstaclePositions[i]);
然后，调用相应算法函数即可获取到最短路径。
std::vector<Node*> path;
if (useAStar) {
astar.findPath(startNodeID,endNodeID,&path); // 使用A*算法
for (auto node : path)
cout<<node->id<<" "; // 输出路径
} else if (useDijkstra) {
dijkstra.findPath(startNodeID,&path); // 使用Dijkstra算法
for (auto node : path)
cout<<node->id<<" "; // 输出路径
} else if (useBellmanFord) {
std::vector<double> distances(numNodes+1,MAX_VALUE); // 初始化距离数组
distances[startNodeID] = 0; // 将起始节点置零
bfAlgo.findDistances(distances); // 使用Bellman-Ford算法
bfAlgo.getShortestPathFromSourceToTarget(endNodeID,path); // 获取终点的最短路径
for (auto node : path) // 输出路径
cout<<node->id<<" ";
}
AI（人工智能）
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指让机器具备感知、决策、推理、学习、交互等 abilities 的技术。游戏AI可以帮助角色洞察周遭环境，获取信息并做出决策，改善自身的行为，增加游戏趣味性。
游戏中最常用的AI有如下几类：
- 动作控制器：这类AI通过对角色的动作行为进行模拟，来实现预期的运动轨迹，并控制角色移动。典型代表有自动驾驶汽车、机器人、玩家等。
- 玩法分析：这类AI通过游戏内的玩法规则，对比分析玩家的行为，判断是否符合规则，并触发相应奖励或惩罚机制。
- 网络协议：这类AI通过识别客户端发送过来的指令，调整游戏的规则、参数，并同步到服务器上，实现通信互动。典型代表有MOBA游戏中的队友AI。
- 数据分析：这类AI通过收集游戏数据，对游戏进行统计分析，提取有效信息，并实时反映在游戏画面中。典型代表有FPS游戏中的网格状团队计分。
决策树算法
决策树算法是一种分类和回归算法，它可以用树状结构表示输入变量和输出的映射关系，并依据树的结构选择最佳的分支继续生成树。
Q-learning算法
Q-learning算法（Q-learning）是一种值迭代算法，它根据历史记录来学习执行某种任务的最佳方式，并通过价值函数来评估状态和行为。Q-learning的算法框架包括四个步骤：状态空间、动作空间、学习过程、价值更新。
operation steps
在游戏中，可以设定若干条件，当满足条件时，可以触发相应的AI决策行为。
bool hasMoney = true;
bool isCloseEnemy = false;
if (hasMoney &&!isCloseEnemy) { // 玩家拥有钱包并且身边没有近战敌人
useAutoMode(); // 自动驾驶模式
} else { // 没钱或身边有近战敌人
chooseStrategy(); // 通过决策树或Q-learning算法选择策略
followStrategy(); // 执行策略
}
4.具体代码实例和详细解释说明
文章中提到的所有算法的实现示例代码、操作流程等详细讲解。
5.未来发展趋势与挑战
游戏开发是一个复杂的工程，业界也存在诸多的挑战。
- 流程优化：目前，游戏开发往往依赖于多人的协同配合，流程繁复，且效率低下。如何提升流程效率，减少错误，提高团队协作效率，成为一个值得关注的话题。
- 模块化：目前，游戏模块化的水平还比较落后，各种模块各司其职，没有统一的标准和流程。如何建立起统一的游戏开发模块，模块化的架构才有可能提升效率和降低成本。
- 版本更新：游戏是反复迭代演化的产品，新的功能和规则不断加入。如何快速迭代出新版本，满足用户需求，成为长远考虑。
6.附录常见问题与解答
下面是一些常见问题和解答。
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为什么游戏开发这么麻烦？ 游戏开发的最大问题在于复杂性。首先，游戏需要耗费大量的人力物力，比如游戏工程师、美术人员、策划人员等。其次，游戏还有专门的游戏测试、运营、渠道等部门。因此，游戏开发的成本非常高。另一方面，游戏开发又是一种很专业的技术领域，需要专业人才的参与。
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如何成为一名优秀的游戏开发者？ 游戏开发有许多热门的职业路径，比如角色制作、环境制作、战斗制作、UI/UX设计、程序开发等。然而，每个职业都有自己的职业素养和职业技能要求。因此，有志于游戏开发者，首先要有一定的职业基础。另一方面，游戏开发人员应该有一颗对游戏有热情的心，喜欢从事这份工作，热爱游戏这项活动。
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学习游戏开发需要注意些什么？ 学习游戏开发有一定的难度，首先需要熟悉游戏引擎的底层原理。其次，学习游戏编程语言，掌握相关的语法和API。另外，学习游戏资源的导入、编辑、打包，以及GPU、CPU的性能调优等技巧。最后，注重技术理论，掌握游戏开发的理论知识，包括数学、物理、生物、算法等。