.前言 Unity里面的行为树又名BehaviorTree,最常用在NPC的敌人逻辑中. 二.基础说明(转载) 1.行为树的调用时间为每帧: 2.每个节点的状态只能下面3个中的其一:成功Success.失败Failure.运行中Running: 3.即使是并行的组合器,在一个时刻,也是先后执行的: 4.树的执行顺序为:从左向右,深度遍历: 5.优先级:从左往右降低:  三.行为树的Task介绍 行为树节点里面有4个概念,统称为Task:composite复合.Decorators装饰.Actio

继续昨天的工程,给Monster添加一个空物体命名为AI,在AI添加脚本BehaviorTree,然后就可以打开行为树编辑器进行编辑了 先写好自定义的节点脚本,下面是一个寻找漫游点的行为节点脚本 using UnityEngine; using BehaviorDesigner.Runtime.Tasks; using BehaviorDesigner.Runtime; [TaskCategory("MyActions")] [TaskDescription("计算出更新的路

用行为树来制作AI是非常方便的,今天就给大家简单介绍一下行为树的强大之处. 所用插件 Behavior Designer v1.421 最开始 我使用过Rain插件,不过用过Behavior Designer后感觉界面更为直观,更容易设计出AI 新建一个项目,先导入该插件 新建一个Cube,命名为Floor,作为本场景的地板,Scale设置为(20, 0.1, 20),Tag设置为Floor 创建一个Capsule,命名为Player,Tag设置为Player,添加一个简单的Player脚本控制

一.中断类型 设置了中断之后,行为树会检测执行过的子条件节点,当条件节点的状态发生变化时,会中断正在执行的Running节点,转而立即执行该条件节点. 行为树的打断类型有4种: None Self Lower Priority Both 二.类型详细介绍 (1)Self:打断自己的直接子节点 当前分支处于Running状态 必须是条件节点才能监听状态变化来打断别人 条件节点的优先级必须比Running节点的优先级高(即在其左边) 条件节点必须是当前组合节点(设置了打断类型为self的节点)的直接

引言 在代码里面动态的操作单颗行为树 以及 管理所有的行为树,也是一个很重要的事情. 一.操作单颗树 这是我们项目里面,一个敌人绑定了行为树,自动创建的behavior tree 脚本. 红框放大: 行为树组件包含以下几个属性: 当我们有需要的时候,如何代码操作这些变量呢? (1)我们必须先找到要操作的树 找树的方法1:定义一个Public的 BehaviorTree tree = new BehaviorTree();,然后面板拖拽赋值. 找树的方法2:定义一个privarte的 Behavi

一.引言 有以下小场景: 节点A:发现了 敌人. 节点B:追逐敌人. 对于同一个敌人物体,节点AB之间是如何传递数据 的呢? 行为树节点AB之间,需要一个中间变量Temp来传递数据. A发现了敌人,将敌人的 数据传递给Temp,节点B再读取Temp 的数据,对其进行追逐操作. 这个中间变量就称之为共享变量. 那么节点AB是如何将数据传递给Temp 的呢? AB中分别定义一个变量,类型为SharedGameObject.然后在面板里面,将其与Temp关联,那么这两个节点就打通了.(这是一个基础简单

一.引言 有以下小场景: 节点A:发现了 敌人. 节点B:追逐敌人. 对于同一个敌人物体,节点AB之间是如何传递数据 的呢? 二.数据传递的3种方式 1.共享变量:面板中创建局部或者全局的共享变量Temp,然后节点AB都和Temp交换数据就行. 2.共享变量:A在需要的地方保存值 behaviorTree.SetVariable("MyVariable",Value); B在需要的地方取值 behaviorTree.GetVariable("MyVariable")

B树的定义 一棵m阶的B树满足下列条件: 树中每个结点至多有m个孩子. 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有m/2个孩子. 根结点至少有2个孩子(如果B树只有一个结点除外). 所有叶结点在同一层,B树的叶结点可以看成一种外部节点,不包含任何信息. 有k个关键字(关键字按递增次序排列)的非叶结点恰好有k+1个孩子. 看到上面的定义是不是感到十分熟悉,哈哈,是不是和B- 树的定义是一样的?这个是必须的,因为所谓的B树就是我们熟知的B- 树.对于这个有些资料已经作了详细说明,B树的英文名称叫做B-

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

为什么文件存储要选用B+树这样的数据结构? "文件存储要选用B+树这样的数据结构"--没记错的话,这是严蔚敏那本数据结构书上的一句结论.不知道是我没细看还是她没细讲,反正当时纯粹应试地记了这么个结论.不求甚解终究不是一个好的学习态度,一直以来我都没有细想过这个事情,直到看到了这篇博文 . 此文信息量很大,值得mark下来慢慢精读.今天就暂记一下关于磁盘文件存储选用B+ tree这一点以前没深究过的问题.毕竟,好记性不如烂笔头,虽然这篇里面ctrl-v担当了比较多的任务-- 另一个比较有

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

文件存储要选用B+树这样的数据结构 “文件存储要选用B+树这样的数据结构”——没记错的话,这是严蔚敏那本数据结构书上的一句结论.不知道是我没细看还是她没细讲,反正当时纯粹应试地记了这么个结论.不求甚解终究不是一个好的学习态度,一直以来我都没有细想过这个事情,直到看到了这篇博文 http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142. 此文信息量很大,值得mark下来慢慢精读.今天就暂记一下关于磁盘文件存储选用B+ tree这一点以前没深究过的问

参考资料 http://www.cnblogs.com/Bob-FD/archive/2012/06/20/2556505.html 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树(Red-Black Tree ),B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree).前三者是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深

出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树(Red-Black Tree ),B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree).前三者是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关,那么降低树的深度自然会提高查找效率. 但是咱们有面对这样一个实际问题:就是大规模数据存储中

在MySQL中,主要有四种类型的索引,分别为:B-Tree索引,Hash索引,Fulltext索引和R-Tree索引,本文讲的是B-Tree索引. 什么是索引 索引(Index)是帮助数据库高效获取数据的数据结构.索引是在基于数据库表创建的,它包含一个表中某些列的值以及记录对应的地址,并且把这些值存储在一个数据结构中.最常见的就是使用哈希表.B+树作为索引. 为什么要使用索引 我们知道,数据库查询是数据库最主要的功能之一.而查询速度当然是越快越好.而当数据量越来越大的时候,查询花费的时间会随之增

https://blog.csdn.net/peterchan88/article/details/52248714 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v. 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树

Merkle 树 完整的比特币数据库(也就是区块链)需要超过 140 Gb 的磁盘空间.因为比特币的去中心化特性,网络中的每个节点必须是独立,自给自足的,也就是每个节点必须存储一个区块链的完整副本.随着越来越多的人使用比特币,这条规则变得越来越难以遵守:因为不太可能每个人都去运行一个全节点.并且,由于节点是网络中的完全参与者,它们负有相关责任:节点必须验证交易和区块.另外,要想与其他节点交互和下载新块,也有一定的网络流量需求. 在中本聪的 比特币原始论文 中,对这个问题也有一个解决方案:简易支付

B 树.B+ 树.B* 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary

查找(二) 散列表 散列表是普通数组概念的推广.由于对普通数组可以直接寻址,使得能在O(1)时间内访问数组中的任意位置.在散列表中,不是直接把关键字作为数组的下标,而是根据关键字计算出相应的下标. 使用散列的查找算法分为两步.第一步是用散列函数将被查找的键转化为数组的一个索引. 我们需要面对两个或多个键都会散列到相同的索引值的情况.因此,第二步就是一个处理碰撞冲突的过程,由两种经典解决碰撞的方法:拉链法和线性探测法. 散列表是算法在时间和空间上作出权衡的经典例子. 如果没有内存限制,我们可以直接

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced