时间:2022-04-01 09:44:51 | 栏目:Android代码 | 点击:次
我们在上一回(Android使用SurfaceView开发《捉小猪》小游戏 (一))搞懂了这个模式的基本实现思路,小猪如何找出最短的逃跑路线和如何播放路径动画. 还封装了我们自己的PathAnimation和Drawable。
还差下面树桩出现的效果:
哈哈,记得植物大战僵尸里面有个关卡的道具出现也是这种效果的。
本来做这个效果的时候,想着用一个方便快捷的方法:一个新线程中,不断遍历已出现的树桩,然后判断是否已到达目标位置,如果未到达就直接 x - -
后来发现,用这个方法存在三个问题:
1. 某个任务,假设在配置一般的手机上面运行,需要1秒,那么在一些配置较高的手机上,可能0.2秒就完成了,试想一下我们的这个方法,如果运行在高配置的手机上,那偏移的速度,你懂的。
2. 因为每次只是向左偏移1个像素点,所以在屏幕分辨率较高的手机上面,移动的就会比小屏的手机慢,哈哈,当然了,解决这个问题可以用动态调整偏移量的方法,比如现在在720*1280的手机上面,每次的偏移量是2,那么在1440*2560的手机上面就是4了,这样的话,即使屏幕分辨率相差很远,树桩偏移的时间也差不多是一样的。
3. 还记不记得多线程在单核cpu上面是怎么工作的?哈哈,虽然现在的手机都不是单核的,但是也会出现cpu满载的情况,当cpu比较忙碌时,可能一些优先级比较低的线程,就会得不到照顾。想一下,因为我们用的是每次偏移一定距离的方法,也就是它每偏移一次,都是建立在线程争取到cpu时间片的基础上,才能更新位置,当cpu任务较多时,线程获取到时间片的周期也会变长,周期一长,那么树桩的位置更新,也会变慢。
所以这种方法不可取,那么我们用哪种方法呢?
记不记得我们在上一回中,自己封装了个动画类,动画进度的更新,是根据当前动画已执行时间和动画时长来计算的。
我们也可以用这个方法来做树桩的偏移动画,不过首先,肯定不能每个树桩对应一个线程的,这样无疑会增大cpu的开销,正确的方法应该只开一个线程来控制全部的树桩。
我们来新建一个辅助类PropOffsetHelper:
里面维护一个PropData的list,这个PropData里面有一个我们自定义的drawable, 还有记录上一次更新的时间:
public class PropData { public MyDrawable drawable; public long lastUpdateTime; public PropData(MyDrawable drawable) { this.drawable = drawable; lastUpdateTime = SystemClock.uptimeMillis(); } public void draw(Canvas canvas) { drawable.draw(canvas); } public float getX() { return drawable.getX(); } public void setX(float x) { drawable.setX(x); } public float getY() { return drawable.getY(); } public void setY(float y) { drawable.setY(y); } public void release() { if (drawable != null) { drawable.release(); } } @Override public String toString() { return String.format(Locale.getDefault(), "%f, %f", drawable.getX(), drawable.getY()); } }
我们的PropOffsetHelper声明以下成员变量:
private float mPropOffsetSpeed;//树头的移动速度 private MyDrawable mPropDrawable;//树头的图片 private List<PropData> mProps;//全部树头的数据 private List<Integer> mLeavedProps;//已放置的树头(索引) private float mStartX, mStartY;//树头一开始的位置 private int mPropSize;//树头尺寸 private Future mUpdateTask;//更新位置的线程 private float mLeftOffset;//左边的偏移量 private volatile boolean isNeed;//是否需要更新位置 private long mLastStopTime;//上一次暂停的时间
下面我们来看最重要的方法:
/** * 开始更新树桩的位置 */ public void startComputeOffset() { updatePropGenerateTime(); isNeed = true; //更新树头位置线程 mUpdateTask = ThreadPool.getInstance().execute(() -> { boolean isFinished;//树头是否已经到对应的位置 float distance,//需要偏移的路程 offset;//本次更新的偏移量 int hitOffsetCount;//排在该树头前面的,并且已经离队的(已放置),需要忽略距离 long intervalTime,//上次更新与现在的间隔时间 updateTime;//今次更新时间 while (isNeed) { for (int i = 0; i < mProps.size(); i++) { PropData prop = mProps.get(i); //已离队的不需要更新位置 if (mLeavedProps.contains(i)) { continue; } //计算出总距离 distance = i * mPropSize + mLeftOffset; //离队树桩数量 hitOffsetCount = 0; for (int j = 0; j < mLeavedProps.size(); j++) { //检查是否有离队的树头 if (mLeavedProps.get(j) < i) { hitOffsetCount++; } } //减去已离队的树桩占用的位置,得出真实的位置 distance -= mPropSize * hitOffsetCount; //树桩的x轴小于或等于实际的偏移距离,则认为已经偏移完成,不需要继续更新位置 isFinished = prop.getX() <= distance; updateTime = SystemClock.uptimeMillis(); if (!isFinished) { //计算间隔时间 intervalTime = updateTime - prop.lastUpdateTime; //路程 = 时间 * 速度 offset = intervalTime * mPropOffsetSpeed; //更新x轴位置 prop.setX(prop.getX() - offset); } //刷新上一次的更新时间 prop.lastUpdateTime = updateTime; } } }); } /** * 更新线程停止后又重新开始,需要加上停止的这段时间 */ private void updatePropGenerateTime() { if (mLastStopTime > 0) { //总停止时间 = 当前时间 - 上次更新时间 long totalStoppedTime = SystemClock.uptimeMillis() - mLastStopTime; mLastStopTime = 0; for (int i = 0; i < mProps.size(); i++) { //加上这段时间 mProps.get(i).lastUpdateTime += totalStoppedTime; } } }
这次我们树桩的位置是根据时间来更新的, 这样就算在cpu满载的时候,也不会出现偏移很慢的情况,只是屏幕刷新频率慢了(掉帧)最多只是偏移的动画不是那么流畅而已。
好了,现在我们的准备工作都已经差不多了,下面我们来将它们拼到一起。
我们先看这张图:
有没有发现,一个小格子只能容纳1样东西(小猪或者树桩),如果格子上面已经有东西了的话,再放东西上去,是会自动偏移到离他最近的一个空闲的格子上的。好吧,我们先搞定格子的位置吧:
声明两个二维数组(一个存放格子坐标,一个记录格子状态:小猪占用、树桩占用、空闲):
private Rect[][] mItems;//矩形二维数组 private volatile int[][] mItemStatus;//用来保存对应的矩形状态(小猪占用,木头占用,空闲)
下面我们来看看怎么初始化格子的坐标:
private void initItems() { mItems = new Rect[VERTICAL_COUNT][HORIZONTAL_COUNT]; mItemStatus = new int[VERTICAL_COUNT][HORIZONTAL_COUNT]; int currentX, currentY; int childrenY = (getHeight() - mItemSize * VERTICAL_COUNT - mItemSize) / 2 + mItemSize / 2, childrenX = (getWidth() - mItemSize * HORIZONTAL_COUNT - mItemSize) / 2 + mItemSize / 2; //初始化矩形二维数组, 用单双行交错的方式排列 for (int vertical = 0; vertical < VERTICAL_COUNT; vertical++) { currentY = mItemSize * vertical; for (int horizontal = 0; horizontal < HORIZONTAL_COUNT; horizontal++) { //如果行数是双数,则向右偏移半个格子 currentX = mItemSize * horizontal + (vertical % 2 == 0 ? mItemSize / 2 : 0); Rect rect = new Rect(childrenX + currentX, childrenY + currentY, childrenX + currentX + mItemSize, childrenY + currentY + mItemSize); mItems[vertical][horizontal] = rect; changeItemStatus(vertical, horizontal, Item.STATE_UNSELECTED); } } }
我们现在看到的效果是这样的:
我们放置树桩的时候,肯定不是每次都刚好落到格子的中心点的,所以当手指松开的时候,还要我们去调整一下树桩的位置,好让它刚好落到中心点上,当然了,我们还要判断离它最近的格子上是不是空闲状态,如果不是,那就寻找下一个,直到找到空闲的格子为止。
我们先看看当手指松开后,怎么确定树桩的位置:
还记不记得我们的格子(Rect) 存放在一个二位数组里面?当拖动树桩的手指松开后,我们可以遍历这个二维数组,然后逐个判断event.getX和getY是否在该矩形里面,如果在,那就根据它的坐标来确定树桩的位置了,如果它是不可放置状态(小猪占用或已有树桩) 那就以它为起点寻找下一个空闲的格子,哈哈,这个还是用深度优先遍历来实现:
/** * 以currentPos为中心点,向周围6个方向查找空闲的位置(广度优先遍历) * @param items 格子状态 * @param ignorePos 需要忽略的格子 * @param currentPos 起始的格子(以这个格子为起点向四周查找) * @return 空闲的格子 */ public static WayData findNextUnSelected(int[][] items, List<WayData> ignorePos, WayData currentPos) { int verticalCount = items.length; int horizontalCount = items[0].length; Queue<WayData> way = new ArrayDeque<>(); int[][] pattern = new int[verticalCount][horizontalCount]; for (int vertical = 0; vertical < verticalCount; vertical++) { //复制数组(因为要对数组元素值进行修改,且不能影响原来的) System.arraycopy(items[vertical], 0, pattern[vertical], 0, horizontalCount); } way.offer(currentPos);//当前pos先入队 pattern[currentPos.y][currentPos.x] = STATE_WALKED;//状态标记(已走过) while (!way.isEmpty()) {//队列不为空 WayData header = way.poll();//队头出队 List<WayData> directions = getCanArrivePosUnchecked(pattern, header);//获取周围6个方向的位置(不包括越界的) //遍历周边的位置 for (int i = 0; i < directions.size(); i++) { WayData direction = directions.get(i); //判断该位置是否空闲,如果是空闲则直接返回,如果不是空闲,则入队,下次以它为中心,寻找周边的元素 if (!currentPos.equals(direction) && items[direction.y][direction.x] == Item.STATE_UNSELECTED && !(ignorePos != null && ignorePos.contains(direction))) { return direction; } else { way.offer(direction); } } } //队列直至为空还没返回,则找不到了 return null; }
我们找到这个空闲的格子之后,更新格子状态,然后再检测当前小猪的路径动画中,是否经过这个格子,如果经过这个格子的话,需要重新找路径(不能在树桩上面走过):
/** * 通知有新的树头放下, 有逃跑路径在这个新占用位置上的小猪,都要重新计算新的逃跑路线(旧的已经无效了) */ private void positionOccupied(int vertical, int horizontal) { for (int i = 0; i < PIGGY_COUNT; i++) { Pig pig = mPiggies[i]; List<WayData> pathData = pig.getPathData(); if (pathData == null || pig.getState() != Pig.STATE_RUNNING) { continue; } int currentIndex = -1; if (pig.isRepeatAnimation()) { currentIndex = 0; } else { for (int j = 0; j < pathData.size(); j++) { WayData pos = pig.getPosition(); if (pathData.get(j).equals(pos)) { currentIndex = j; break; } } } if (currentIndex != -1) { for (int k = currentIndex; k < pathData.size(); k++) { if (pathData.get(k).x == horizontal && pathData.get(k).y == vertical) { stopTask(pig); pig.setState(Pig.STATE_STANDING); initRunAnimation(pig, true); break; } } } } }
我们再来看一下这张图:
有没有发现,四个格子里面刚好放进了四只小猪,第五只怎么放也放不下,尽管有时候最下面的那个格子没有小猪。
如果小猪的位置不会变,是固定的话,那还好办,但是现在的小猪位置是不断的在变的,而且小猪之间还会重叠,这样一来,如果是直接根据小猪当前位置去判断的话,肯定是不行的,那应该要怎么做呢?
哈哈,看这个:
/** * 判断当前位置是否能放置树桩或小猪(如果在一个封闭的圈子里面,则连小猪当前位置也要计算)例如:(0表示树头 .表示小猪) * * * * * * * * * 0 0 0 * * * * 0 . . 0 * * * 0 * 0 * * * * * 0 0 * * * * * * * * * * 计算出来空闲的结果是1,也即是可以放置,如果再多一个小猪在里面,则不可放置 * @param items 格子状态 * @param occupiedPos 小猪们的所在位置 * @param currentPos 起点 * @param result 空闲的格子 * @return 圈子内能否放置 */ public static boolean isCurrentPositionCanSet(int[][] items, WayData[] occupiedPos, WayData currentPos, List<WayData> result) { int verticalCount = items.length; int horizontalCount = items[0].length; Queue<WayData> way = new ArrayDeque<>(); int[][] pattern = new int[verticalCount][horizontalCount]; for (int vertical = 0; vertical < verticalCount; vertical++) { //复制数组(因为要对数组元素值进行修改,且不能影响原来的) System.arraycopy(items[vertical], 0, pattern[vertical], 0, horizontalCount); } for (WayData tmp : occupiedPos) { if (tmp != null) { //先将小猪们占用的位置标记未未选中 pattern[tmp.y][tmp.x] = Item.STATE_UNSELECTED; } } //以currentPos为起点 way.offer(currentPos); //标记状态(已走过) pattern[currentPos.y][currentPos.x] = STATE_WALKED; if (items[currentPos.y][currentPos.x] != Item.STATE_SELECTED) { //如果起点也是空闲状态,则算他一个 result.add(currentPos); } //开始广度优先遍历 while (!way.isEmpty()) { //队头出队 WayData header = way.poll(); //寻找周围6个方向可以到达的位置(不包括越界的,标记过的,不是空闲的)也就是空闲的格子 List<WayData> directions = getCanArrivePos(pattern, header); for (int i = 0; i < directions.size(); i++) { WayData direction = directions.get(i); //将这些位置添加进去 result.add(direction); way.offer(direction); } } int count = 0; //重点来了 //现在result里面保存的位置,都是忽略了小猪的坐标的,所以现在要重新计算一下 //遍历小猪们当前所在位置,是否在result中,如果在,记录一下 for (WayData tmp : occupiedPos) { if (tmp != null && result.contains(tmp)) { count++; } } //最后,如果空闲格子内的小猪数 < 总的空闲格子数,则认为这个圈内还能放得下,反之 return count < result.size(); }
有的小伙伴看完可能就会有疑惑,为什么用List的contains方法判断也可以呢?它们的内存地址可能都不相同的啊,
哈哈,这个,我们先来看一下ArrayList中contains方法是怎么实现的:
public boolean contains(Object o) { return indexOf(o) >= 0; }
调用了indexOf方法,那我们再看看indexOf:
public int indexOf(Object o) { if (o == null) { for (int i = 0; i < size; i++) if (elementData[i]==null) return i; } else { for (int i = 0; i < size; i++) if (o.equals(elementData[i])) return i; } return -1; }
哈哈,有没有发现,如果我们传进去的对象不为空,那么它就会调用这个对象的equals方法,看到这个方法,我们大多数时候,都是只用来判断字符串是否一样是吧,这个方法在Object类中,是直接返回 this == obj的,那么我们可以在WayData中重写equals方法,然后再判断它们的x和y是否相等就行了,嘻嘻:
@Override public boolean equals(Object obj) { return obj instanceof WayData ? x == ((WayData) obj).x && y == ((WayData) obj).y : this == obj; }
好了,本篇文章到此结束,有错误的地方请指出,谢谢大家!
完整代码地址: https://github.com/wuyr/CatchPiggy
游戏主页: https://wuyr.github.io/