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第一部分 游戏数学2

第1章 基于SDF的摇杆移动2

摘要2

1.1 引言3

1.2 有号距离场（SDF）3

1.3 利用栅格数据预计算SDF4

1.4 SDF的碰撞检测与碰撞响应5

1.5 避免往返8

1.6 利用多边形数据预计算SDF9

1.7 其他需求10

1.7.1 如何将角色从障碍区域中移出10

1.7.2 角色不能越过障碍物的远距离移动11

1.8 动态障碍物12

1.9 AI寻路14

1.10 动态地图14

1.11 总结17

参考文献17

第2章 高性能的定点数实现方案18

摘要18

2.1 引言18

2.1.1 浮点数简介18

2.1.2 32位浮点数（单精度）表示原理19

2.2 基于整数的二进制表示的定点数原理19

2.2.1 32位定点数表示原理19

2.2.2 64位定点数表示原理20

2.3 定点数的四则运算21

2.3.1 加法与减法22

2.3.2 乘法22

2.3.3 除法23

2.4 定点数开方与超越函数实现方法23

2.4.1 多项式拟合24

2.4.2 正弦／余弦函数25

2.4.3 指数函数26

2.4.4 对数函数27

2.4.5 开方运算27

2.4.6 开方求倒数28

2.4.7 为什么不用查表法30

2.5 定点数的误差对比与性能测试30

2.5.1 超越函数及开方的误差测试30

2.5.2 性能测试30

2.6 总结31

参考文献31

第二部分 游戏物理34

第3章 一种高效的弧长参数化路径系统34

摘要34

3.1 引言34

3.2 端点间二次样条的构建35

3.3 路径的构建38

3.4 曲线的弧长参数化39

3.5 曲线上的简单运动42

3.5.1 跑动42

3.5.2 跳跃43

3.5.3 相邻路径的切换44

3.5.4 曲线上的旋转插值45

3.6 总结46

参考文献46

第4章 船的物理模拟及同步设计47

摘要47

4.1 浮力系统48

4.1.1 浮力48

4.1.2 升力52

4.1.3 拉力52

4.1.4 拍击力53

4.1.5 阻力上限54

4.2 引擎系统55

4.2.1 移动、转向模拟55

4.2.2 心力计算56

4.3 Entity-Component及同步概览56

4.4 浮力系统物理更新机制57

4.5 总结59

参考文献59

第5章 3D游戏碰撞之体素内存、效率优化60

摘要60

5.1 背景介绍60

5.2 体素生成62

5.3 体素内存优化62

5.3.1 体素合并的原理62

5.3.2 体素合并的算法64

5.3.3 地面处理65

5.3.4 水的处理66

5.3.5 范围控制67

5.3.6 内存自管理67

5.3.7 体素内存优化算法的效果68

5.3.8 体素效率优化69

5.4 NavMesh生成69

5.4.1 体素生成NavMesh69

5.4.2 获取地面高度70

5.4.3 后台阻挡图71

5.4.4 前台优先级NavMesh71

5.4.5 锯齿72

5.5 行走、轻功、摄像机碰撞73

5.5.1 行走73

5.5.2 轻功75

5.5.3 摄像机碰撞75

参考文献76

第三部分 计算机图形78

第6章 移动端体育类写实模型优化78

摘要78

6.1 引言79

6.2 方案设计思路79

6.2.1 角色统一与差异元素分析79

6.2.2 角色表现＝人体＋服饰80

6.2.3 角色资源整理83

6.2.4 资源制作与实现84

6.3 具体实现92

6.3.1 实现流程92

6.3.2 CPU逻辑93

6.3.3 GPU渲染97

6.4 效果收益、性能分析和结语97

6.4.1 方案优劣势98

6.4.2 方案补充99

6.4.3 应用场景99

参考文献100

第7章 大规模3D模型数据的优化压缩与精细渐进加载101

摘要101

7.1 引言102

7.2 顶点数据优化102

7.2.1 顶点数据合并去重103

7.2.2 索引数据合并104

7.2.3 顶点数据排序104

7.2.4 子网格的拆分与合并105

7.2.5 顶点数据编码压缩105

7.3 有利于渐进加载的数据组织方式112

7.4 总结113

参考文献114

第四部分 人工智能及后台架构116

第8章 游戏AI开发框架组件behaviac和元编程116

摘要116

8.1 behaviac的工作原理117

8.1.1 类型信息117

8.1.2 什么是行为树118

8.1.3 例子1119

8.1.4 执行说明119

8.1.5 进阶120

8.1.6 例子2120

8.1.7 再进阶123

8.1.8 总结123

8.2 元编程在behaviac中的应用125

8.2.1 模板特化126

8.2.2 加载中的特例化126

8.2.3 运行中的特例化129

第9章 跳点搜索算法的效率、内存、路径优化方法131

摘要131

9.1 引言132

9.2 JPS算法133

9.2.1 算法介绍133

9.2.2 A＊算法流程133

9.2.3 JPS算法流程135

9.2.4 JPS算法的“两个定义、三个规则”135

9.2.5 算法举例137

9.3 JPS算法优化138

9.3.1 JPS效率优化算法138

9.3.2 JPS内存优化144

9.3.3 路径优化145

9.4 GPPC比赛解读146

9.4.1 GPPC比赛与地图数据集146

9.4.2 GPPC的评价体系148

9.4.3 GPPC参赛算法及其比较150

参考文献151

第10章 优化MMORPG开发效率及性能的有限多线程模型152

摘要152

10.1 引言152

10.1.1 多进程单线程模型153

10.1.2 单进程多线程模型153

10.1.3 单进程单线程模型153

10.2 有限多线程模型154

10.3 使用OpenMP框架快速实现有限多线程模型156

10.4 控制多线程逻辑代码158

10.5 异步化解决数据安全问题159

10.6 对“不安全”访问的防范160

10.7 拆解大锁161

10.8 其他建议163

参考文献164

第五部分 游戏脚本系统166

第11章 Lua翻译工具——C#转Lua166

摘要166

11.1 设计初衷166

11.2 实现原理167

11.2.1 参考对比行业内类似的解决方案167

11.2.2 翻译原理168

11.2.3 翻译流程168

11.3 翻译示例170

11.4 实现细节174

11.4.1 连续赋值175

11.4.2 switch175

11.4.3 continue176

11.4.4 不定参数177

11.4.5 条件表达式178

11.5 运行性能179

11.6 TKLua翻译蓝图179

11.6.1 类关系180

11.6.2 类成员180

11.6.3 方法体181

11.7 发展方向182

11.8 总结184

参考文献185

第12章 Unreal Engine 4集成Lua186

摘要186

12.1 引言186

12.2 UE4元信息187

12.2.1 介绍187

12.2.2 Lua通过元信息与UE4交互189

12.2.3 读写成员变量189

12.2.4 函数调用190

12.2.5 C++++调用Lua191

12.2.6 小结192

12.3 通过模板元编程生成“胶水”代码192

12.3.1 接口设计193

12.3.2 实现195

12.3.3 读写成员变量197

12.3.4 引用类型198

12.3.5 导出函数199

12.3.6 默认实参200

12.3.7 默认生成的函数202

12.3.8 C++++调用Lua203

12.3.9 小结203

12.4 优化203

12.4.1 UObject指针与Table203

12.4.2 结构体204

12.4.3 运行时热加载205

第六部分 开发工具208

第13章 使用FASTBuild助力Unreal Engine 4208

摘要208

13.1 引言209

13.2 UE4分布式工具209

13.2.1 Derived Data Cache（DDC）209

13.2.2 Swarm210

13.2.3 IncrediBuild210

13.2.4 FASTBuild211

13.3 在Windows系统下搭建FASTBuild工作环境213

13.3.1 网络架构213

13.3.2 搭建基本环境214

13.3.3 可用性验证215

13.4 使用FASTBuild分布式编译UE4代码和项目代码219

13.4.1 准备工作219

13.4.2 部署多机FASTBuild环境220

13.4.3 编译UE4代码及对比测试220

13.4.4 优化FASTBuild224

13.4.5 再次测试分布式编译UE4代码227

13.5 “秒”编UE4着色器228

13.5.1 准备工作229

13.5.2 大规模着色器编译测试237

13.5.3 材质编辑器内着色器编译测试240

13.6 总结243

第14章 一种高效的帧同步全过程日志输出方案244

摘要244

14.1 引言244

14.2 帧同步的基础理论245

14.2.1 基本原理245

14.2.2 系统抽象246

14.3 本方案最终解决的问题247

14.4 全日志的自动插入250

14.4.1 在函数第一行代码之前自动插入日志代码250

14.4.2 处理手动插入的日志代码251

14.4.3 对每行日志代码进行唯一编码251

14.4.4 构建版本252

14.4.5 整体工具流程及代码清单252

14.4.6 为什么不采用IL注入256

14.5 运行时的日志收集256

14.5.1 整体业务流程256

14.5.2 高效的存储格式258

14.5.3 高性能的日志输出259

14.5.4 正确选择合适的校验算法259

14.6 导出可读性日志信息260

14.7 本方案思路的可移植性260

14.8 总结261

第15章 基于解析符号表，使用注入的方式进行Profiler采样的技术262

摘要262

15.1 进行测量之前的准备工作263

15.1.1 注入的简单例子263

15.1.2 注入额外的代码264

15.1.3 注入的注意事项265

15.2 性能的测量267

15.2.1 时间的统计方法267

15.2.2 针对函数的采样268

15.2.3 测量实战273

15.3 总结276