【Hibernate步步為營】--雙向關聯一對一映射詳解（一）

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摘要：本文以我自己設計植物大戰殭屍碰撞檢測演算法為例進行分析，淺談遊戲開發中碰撞檢測演算法。本文所提及的碰撞演算法與資料結構也可應用於跑酷等遊戲中。

關鍵最佳化技術1：只檢測邏輯上可能存在碰撞關係的物體。比如植物大戰殭屍中，植物發射的子彈只能打擊其所在行的殭屍，因此子彈只需遍曆檢測本行的殭屍，而不是存在情境中的全部殭屍。對於地鐵跑酷，奔牛跑酷，吃金幣的碰撞檢測演算法亦是如此。

關鍵最佳化技術2：子彈檢測碰撞殭屍，或是殭屍檢測碰撞子彈，誰檢測誰碰撞誰的問題，這個可能跟具體項目息息相關。可以從演算法效率，以及設計模式上角度出發進行考慮。

關鍵最佳化技術3：精細範圍檢測。比如絕大多數情況下，排在最前方的子彈會首先打擊到排在最前方的殭屍。後面的所有子彈在第一個子彈沒有碰撞的情況下，無需進行碰撞檢測，問題轉化為一個子彈檢測一個殭屍！。

關鍵最佳化技術4：注意精細範圍的切換，因為殭屍進入植物區後，最佳化後，準確的說是越過能發射豌豆的植物。本行的所有子彈都需要檢測本行所有的殭屍。此點可保證演算法的正確性。

關鍵最佳化技術5：資料結構的選取。鑒於遊戲的設計，殭屍和子彈的集合是一個頻繁的插入和刪除的集合。因為關鍵最佳化技術3，我們需要集合保持有序！

有序數組並不合適，利用二分尋找法確定插入位置，時間複雜度O(lgN)，但因為插入刪除操作過於頻繁，數組會浪費大量效能來維護記憶體時間複雜度為O(N)。

那麼有序鏈表呢？有序鏈表的插入和刪除無需大量操作記憶體時間複雜度O(1)，但是順序遍曆確定插入位置，時間複雜度為O(N)。

既能保持有序，又能快速的插入和刪除的資料結構，紅/黑樹狀結構，或是帶有排序功能的雜湊表。我們可以利用C++ STL的set或是iOS sdk orderedSet已有實現。

關鍵最佳化技術6：享元模式運用。記憶體池，即殭屍池和子彈池，避免重複建立對象，反覆開闢記憶體。