[游戏开发]Unity随机网格中空位置

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了[游戏开发]Unity随机网格中空位置_二叉树。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

0. 前言

在做个小游戏，需要随机在网格的空位置上生成方块，在随机的时候，感觉简单随机的方式效率很低而且不稳定。就在想有没有比较快的方式能够随机到想要的位置。最后是用二叉树记录下权重并进行随机，很稳定而且效率还不错。所以写个文章记录一下，以供参考。

1. 简单随机

在一个固定的网格中随机一个空位置。比如说在一个20*20的棋盘上，上面有若干个棋子，现在要生成新的棋子在空的位置上。最简单的方式就是在矩形内随机一个坐标，然后判断该位置是否有棋子，没有的话再随机一次，如下。

public Vector2Int RandomPos()
{
    int x, y;
    do
    {
        x = Random.Range(0, bound.width);
        y = Random.Range(0, bound.height);
    }
    while (flagMap[x, y]);
    return new Vector2Int(x, y);
}

这样简单随机容易在空位比较少的时候随机很久才能随机到空位，比如只剩下一个位置，那20*20的格子，就是1/400的概率随机到，那就需要重复很多次了。而且有安全问题，比如现在棋子都下满了没位置生成时调用就会无限循环。

稍微改进方法的是，加一个外额随机次数限制，比如说最多随机个1000次，如果没有，就当没有空位。解决死循环、随机太多次的问题，会跟推荐一点。总的来说：

优点：编写简单，运行较快，特别是地图大，空位多的时候随机非常快。
缺点：空位少时，运行时间长，容易漏掉某个位置随机不到，不稳定

2. 可用位置内随机

除了直接随机坐标的方式，还有另一种简单方法，就是预先计算一下可用位置，然后在可用位置内随机。

public Vector2Int RandomPos()
{
    int w = flagMap.GetLength(0);
    int h = flagMap.GetLength(1);

    // 计算所有可能
    tempPos.Clear();
    for (int i = 0; i < w; i++)
    {
        for (int j = 0; j < h; j++)
        {
            if (!flagMap[i, j])
            {
                tempPos.Add(new Vector2Int(i, j));
            }
        }
    }

    // 随机一个
    if (tempPos.Count <= 0)
    {
        return Vector2Int.zero;
    }
    else
    {
        int index = Random.Range(0, tempPos.Count);
        return tempPos[index];
    }
}

这种方法就是非常稳定，如果有空位毕竟可以随机到，而且不会有脸黑多次随机的问题。带来的额外问题就是，计算并记录所有位置需要额外的开销。

稍微改进方法是，在放置或者移除棋子的时候预先保存可用位置计数n，[0，n）之间随机出m，然后再依次找到第m个空位，即为随机位置。这样就可以减少检查和缓存的数据量。那么，这种方法的话：

优点：稳定，不会遗漏空位。地图小的时候，而且对空位要求严格的时候还是挺好用的。
缺点：效率低，特别是地图大的话，要计算一下所有的位置就比较麻烦了。

3. 二叉树权重随机

终于到了今天要讲的这个方法了，是按照分区域随机的思路想出来的。

（1）分区域随机

比如说我们可以先将网格分成均分成4个部分，然后随机一个位置，这个小区域也可以再划分为4个区域，直到剩下4个位置，就可以在这4个位置中随机一个，如果没有空位了。则重新跳回上一层区域再随机其他位置，如此重复。如下图（8*8）可供参考。
[游戏开发]Unity随机网格中空位置_二叉树,游戏开发,unity,c#,游戏
分层的最主要目的还是为了，在保证能够随机出空位的前提下，减少每次计算的量，不用每次都将地图从头开始判断是否可用。

（2）设置权重均衡概率

那么这个时候，聪明的小伙子就会发现这个方法的问题，概率不随机。比如说，如下图（4*4），我们在随机到左上区域的概率是1/4，但里面只有两个空位，那么这个时候这两个空位就会享受这1/8的概率。而右下的4空位分别只有1/16的概率。
[游戏开发]Unity随机网格中空位置_二叉树,游戏开发,unity,c#,游戏
解决问题的方法，是计算并缓存一下权重，比如说左上只有两个空位，随机时享有2的权重，右下享有4的权重。如何比较好的计算并保存这个权重呢？刚刚随机区域的时候，有没有感觉很像深度优先搜索。这也让我联想到树结构，就打算用二叉树来做这个权重的缓存，而且二叉树有个好处就是非此即彼，每次只要判断一下做或者右即可。

（3）二叉树缓存权重

我们先考虑将这个数组降到1维，因为一维的话就只有左右之分，更符合二叉树。我们编个号，可以随机的位置权重为1，不可以随机的位置权重为0。如下图。
[游戏开发]Unity随机网格中空位置_二叉树,游戏开发,unity,c#,游戏
那么我们就就可以得到如下的二叉树，蓝色为权重。

这种情况下，需要缓存的数据也不会太多，毕竟是取对数的，越往上消减得越快，缓存的数据在格子数量的2倍以内。而且为了存储和索引更加简单，我们用可以数组（记为weight）存一下这个二叉树。刚刚举的例子是一个16格的网格，意外（故意）刚好是2的指数倍，如果是3*3共9格，那就需要把后面的10-15权重置零就可以了。

另外是修改权重也会比较简单，每次放置或者移除棋子时，往上更改权重即可，如下。

public void SetEnable(int x, int y, bool enable)
{
    int index = Pos2Index(x, y);
    if (index < 0 &&
        index >= weight[layerCount - 1].Length)
    {
        throw new System.Exception("x,y is out of Length");
    }
    int value = enable ? 1 : 0;
    SetWeight(index, value);
}

private void SetWeight(int index, int value)
{
    int changeValue = value - weight[layerCount - 1][index];
    if (changeValue != 0)
    {
        for (int layer = layerCount - 1; layer >= 0; layer--)
        {
            weight[layer][index] += changeValue;
            index = index >> 1; // =index /2;
            index = index > 0 ? index : 0;
        }
    }
}

private int Pos2Index(int x, int y)
{
    int i = x - gridBound.x;
    int j = y - gridBound.y;
    return i * gridBound.height + j;
}

其中，SetEnable 用于设置改位置是否可以被随机到，SetWeight 用于设置权重，Pos2Index用于转换坐标到一维数组的坐标。

（4）利用二叉树随机

随机的时候。首先是[0，13）内随机一个数，假设是9好了，大于或等于5，所以可以判断是右边部分。对于下一个节点判断是，9 - 5=4，大于或等于4，所以是判断为左边。依次不断进行到网格最底部就可以了，还是挺好理解的。那么代码如下。

public Vector2Int RandomPos()
{
    if (IsEmpty)
    {
        return Vector2Int.zero;
    }
    else
    {
        int index = 0;
        int value = Random.Range(0, weight[0][0]);
        for (int layer = 1; layer < layerCount; layer++)
        {
            if (value >= weight[layer][index])
            {
                value -= weight[layer][index];
                index = (index << 1) + 1;// i*2+1
            }
            else
            {
                index = index << 1;
            }
        }
        return Index2Pos(index);
    }
}

好咯，那么到现在，我们就可以又快又稳定的随机到这个点了。

（5）优缺点

优点：随机稳定，效率高。如果有空位一定能够随机到
缺点：额外内存开销，设置可否随机状态时有额外计算开销。

不适合地图比较大的情况，不过通常要严格随机位置的，应该不会区域太大，围棋棋盘也就19*19，看起来也挺密密麻麻的了。

4. 测试对比

简单测试一下，这个【3.二叉树权重随机】，和【1. 简单随机】比较一下。
在20*20的大小内，有一半已经有棋子的情况下，随机200次的时间开销。

RectInt rect = new RectInt(0, 0, 20, 20);
int repeatTime = 1000;
int setPosCount = 200;
int randomCount = 200;

RandomGrid grid = new RandomGrid(rect);
for (int j = 0; j < setPosCount; j++)
{
    Vector2Int pos = grid.RandomPos();
    grid.SetEnable(pos, false);
}
long time = System.DateTime.Now.Ticks;
for (int i = 0; i < repeatTime; i++)
{
    for (int j = 0; j < randomCount; j++)
    {
        grid.RandomPos();
    }
}
DebugU.Log("time1:" + (System.DateTime.Now.Ticks - time));

RandomGrid2 grid2 = new RandomGrid2(rect);
for (int j = 0; j < setPosCount; j++)
{
    Vector2Int pos = grid2.RandomPos();
    grid2.SetEnable(pos, false);
}
time = System.DateTime.Now.Ticks;
for (int i = 0; i < repeatTime; i++)
{
    for (int j = 0; j < randomCount; j++)
    {
        grid2.RandomPos();
    }
}
DebugU.Log("time2:" + (System.DateTime.Now.Ticks - time));

time1:179407
time2:259427

time1为二叉树权重随机的时间，time1比time2要快挺多，说明二叉树权重随机的方法效率还不错的，下面是网格内有不同数空位情况下，两种花费时间。

// 380个空位 / 95% 为空位 
time1:149498
time2:89699
// 300个空位 / 75% 为空位
time1:179401
time2:149499
// 200个空位 / 50% 为空位
time1:179407
time2:259427
// 100个空位 / 25% 为空位
time1:129564
time2:358803
// 20个空位 / 5% 为空位 
time1:129571
time2:2178037

比较一下，也可以发现二叉树权重随机会更加稳定一点，而且效率也还不错。其实最重要的是能够确保，有空位的时候能够随机到该位置。

4. 结束咯

在实际用二叉树权重随机的方法的时候，有个问题，比如我想要随机出一个3*3的小空位，而不是单独一个点，那么这个时候就没办法直接随机了。另外，比如需要限定点在第一第二行内，这种带范围的随机，也不好处理。

那么这个时候，我是用了一个临时权重TempWeight，原本的权重Weight，需要加上这个值才是最后的权重值。那么在随机的点不是3*3的空位（或者其他条件）时，在该位置TempWeight置为-1，那么和Weight相加为0，即权重为0，不会再随机到。然后我们再重复操作，直到找到符合要求的点。完成之后就可以重置一下TempWeight，不会影响下次操作。当然，如果下次随机的条件也是相同的，那还是可以先暂时保留TempWeight，以提高随机小卢。

ok，那就结束咯。

突发奇想的一个方法，希望能够各位有所帮助。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-531736.html

到了这里，关于[游戏开发]Unity随机网格中空位置_二叉树的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！