Предисловие

На написание статьи меня сподвигло практически полное отсутствие материалов на русском языке про алгоритмы генерации лабиринтов. На Хабре, из того, что вообще есть по теме, можно отметить две статьи: раз и два. Ценность и пользу из которых несет лишь вторая. В первой – просто перевод формального алгоритма и небольшое его пояснение. Что, конечно, неплохо, но очень скудно и не вызывает желания изучать тему дальше.

Если моя статья Вам понравится, я продолжу писать о различных алгоритмах. Мы рассмотрим два самых примитивных и простых случая – генерация двоичного дерева и Сайдвиндер, который, по своей сути, просто чуть измененная версия двоичного дерева с одним заметным плюсом. ОСТОРОЖНО ТРАФИК.

В посте подробно рассматривается техника генерации случайных подземелий. Основной алгоритм генерации, пример работы которого можно посмотреть здесь, используется разработчиками игры TinyKeep. Оригинальный пост от разработчика был размещён на reddit.

Оригинальное описание алгоритма

1. Сначала я задаю нужное количество комнат – к примеру, 150. Естественно, цифра произвольная, и чем она больше, тем сложнее будет подземелье.

2. Для каждой комнаты я создаю прямоугольник со случайными шириной и высотой, находящимися в пределах заданного радиуса. Радиус не имеет большого значения, хотя разумно предположить, что он должен быть пропорционален количеству комнат.

Вместо равномерно распределённых случайных чисел (какие выдаёт генератор Math.random в большинстве языков), я использую нормальное распределение Парка-Миллера. В результате вероятность появления маленьких комнат превышает вероятность появления больших. Зачем это надо, объясню позже.

Кроме того я проверяю, что соотношение длины и ширины комнаты не слишком велико. Нам не нужны как идеально квадратные комнаты, так и сильно вытянутые.

3. И вот у нас есть 150 случайных комнат, расположенных на небольшом пространстве. Большинство из них наезжают друг на друга. Теперь мы осуществляем их разделение по технологии separation steering, чтобы разделить прямоугольники так, чтоб они не пересекались. В результате они не пересекаются, но находятся достаточно близко друг от друга.

4. Заполняем промежутки клетками размером 1х1. В результате у нас получается квадратная решётка из комнат различного размера.

5. И тут начинается основное веселье. Определяем, какие из клеток решётки являются комнатами – это будут любые клетки с шириной и высотой, превышающими заданные. Из-за распределения Парка-Миллера мы получим сравнительно небольшое количество комнат, между которыми есть довольно много свободного пространства. Но оставшиеся клетки нам также пригодятся.

6. Следующий шаг – связывание комнат вместе. Для этого мы строим граф, содержащий центры всех комнат при помощи триангуляции Делоне. Теперь все комнаты связаны меж собой непересекающимися линиями.

7. Поскольку нам не нужно, чтобы все комнаты были связаны со всеми, мы строим минимальное остовное дерево. В результате получается граф, в котором гарантированно можно достичь любой комнаты.

8. Дерево получается аккуратным, но скучным – никаких вам замкнутых ходов. Поэтому мы случайным образом добавляем обратно примерно 15% ранее исключённых рёбер графа. В результате получится граф, где все комнаты гарантированно достижимы, с несколькими замкнутыми ходами.

9. Чтобы превратить его в коридоры, для каждого ребра строится серия прямых линий (в форме Г), идущих по рёбрам графа, соединяющим комнаты. Тут нам пригождаются те клетки, которые остались неиспользованными (те, что не превратились в комнаты). Все клетки, накладывающиеся на Г-образные линии, становятся коридорами. А из-за разнообразия размеров клеток стены коридоров будут неровными, что как раз хорошо для подземелья.

И вот пример результата!

Осторожно — под катом много монстров анимированных гифок!

Когда я изучал обработку аудиосигналов, мой мозг начал проводить аналогии с процедурным генерированием карт. В статье излагаются принципы, связывающие обработку сигналов с генерированием карт. Не думаю, что открыл что-то новое, но некоторые выводы были для меня в новинку, поэтому я решил записать их и поделиться с читателями. Я рассматриваю только простые темы (частоту, амплитуду, цвета шума, использование шума) и не затрагиваю другие темы (дискретные и непрерывные функции, фильтры FIR/IIR, быстрое преобразование Фурье, комплексные числа). Математика статьи в основном связана с синусоидами.

Эта статья посвящена концепциям, начиная с самых простейших и заканчивая более сложными. Если вы хотите перейти сразу к генерированию рельефа с помощью функций шума, то изучите другую мою статью.

Всем привет. В связи с выходом моей игры SpaceLab на GreenLight я решил начать серию статей о разработке игры на C#/Unity. Она будет основываться на реальном опыте её разработки и немного отличаться от стандартных гайдов для новичков:

Во-первых, я не буду повторять документацию иными словами.
Во-вторых, необходимо знание программирования, чтобы понять о чем я пишу.

---

К сожалению, эта статья не сможет вам помочь, если вы хотите создать свою казуальную игру используя лишь мышь.

Зато я шаг за шагом расскажу о создании движка, на котором будет работать игровая логика нашей экономической стратегии.

Для тех, кто любит спойлеры или просто хочет почитать код — в конце есть ссылка не репозиторий, где каждый пункт добавлен отдельным коммитом.

Кого заинтересовало узнать, что за игра — внизу есть видео и ссылка на бесплатное скачивание.

Недавно команда Whistling Kite Framework выпустила в релиз очередную игру, на этот раз — Змейку, написанную на Unity3D. Как и в большинстве игровых проектов, при решении вопроса о том, насколько детально нужно проектировать приложение, критическим фактором было время. В нашем случае причина проста: т.к. разработка велась в свободное от основной работы время, то идеальный подход к проектированию отложил бы релиз ещё на год. Поэтому, составив первоначальное разделение на модули, мы закончили проектирование и приступили к разработке. Под катом описание того, что из этого получилось, а также пара уроков, которые я вынес для себя.


Осторожно, картинки!