レベル K で C++ で書かれており、レベル A のボスをレベル N の最大パワーで倒し、パワーを B 増加させます。

ゲーム開発の世界では、プレーヤーの能力と進行状況を最適化することは、魅力的でやりがいのあるエクスペリエンスを作成するための重要な側面です。一般的なメカニズムには、さまざまなレベルでボスを倒すことが含まれており、勝利するたびにプレイヤーのパワーが増加します。この記事では、レベル A[i]] でボスを倒すことで得られるパワー増分 B[i]] を考慮して、初期パワー レベル K が与えられた場合に、プレイヤーが N レベルで達成できる最大パワーを計算する方法を検討します。構文とアルゴリズムを詳しく説明し、C での完全な実行可能コード例を使用して 2 つの異なるアプローチを示します。

文法

このトピックをさらに詳しく調べる前に。今後のコード図では、選択したメソッドの使用に関連する構文の概要を説明し、明確にする必要があります。この基礎が確立されると、この特定のテクノロジーをより完全に理解できるようになります。 -

int calculateMaximumPower(int N, int K, int A[], int B[]);

アルゴリズム

N レベルで達成可能な最大電力を決定するには、次の段階的なアルゴリズムに従うことができます。 -

• 初期化変数 maxPower は、取得された最大電力を格納するために使用されます。

• 変数 currentPower を初期電力レベル K に設定します。

• 各レベル i を 0 から N-1 まで繰り返します。 -

• レベル A[i] のボスが倒された場合、その量が B[i] である場合、currentPower は B[i] を加算することによって更新されます。

• 現在の電力が最大電力より大きいかどうかを確認します。その場合は、maxPower を新しい値で更新します。

• maxPower を N レベルの達成可能な最大電力として返します。

方法 1: 動的プログラミング

この問題に対する実現可能な解決策は、動的プログラミングを利用することです。各レベルで達成可能な最大電力を効率的に保存するには、dp という名前の配列をサイズ N 1 で初期化します。

例

#include <iostream>
#include <algorithm>

int calculateMaximumPower(int N, int K, int A[], int B[]) {
   int dp[N + 1];
   dp[0] = K;

   for (int i = 1; i <= N; i++) {
      dp[i] = dp[i - 1];
      for (int j = 0; j < i; j++) {
         if (A[j] <= i)
            dp[i] = std::max(dp[i], dp[i - A[j]] + B[j]);
      }
   }

   return dp[N];
}

int main() {
   // Example usage
   int N = 5;
   int K = 10;
   int A[] = {2, 3, 1, 4, 2};
   int B[] = {5, 3, 2, 7, 4};

   int maxPower = calculateMaximumPower(N, K, A, B);
   
   std::cout << "Maximum power achievable: " << maxPower << std::endl;

   return 0;
}

出力

Maximum power achievable: 22

説明

このアプローチでは、動的プログラミングを利用して、N レベルで達成可能な最大電力を計算します。各レベルで達成可能な最大電力を格納するために、サイズ N 1 の配列 dp を作成します。まず、動的プログラミング配列 dp[0] は、初期電力レベルを表す K 値から始まります。次に、1 から N までの各 i 番目のレベルのメソッドには、次のように配列を更新することが含まれます。以前のレベルでキャプテンを倒した後に取得できる最大パワーを取得してメモリに保存します。位置 A[j] のボスは、正しく誰かのパワーを B[j] だけ増加させます (j は値 0 から i-1 に及びます)。 max(dp[i - A[j]] B [j],dp [i]) を使用します。 dp[i] の値を更新して、以前の最大強度が現在の結果に反映されるようにすることができます。最後に、N レベル間で取得可能な最大パワーとして dp[N] を返します。ネストされたループのため、このメソッドの時間計算量は O(N^2) です。

方法 2: 貪欲アルゴリズムの使用

貪欲アルゴリズムを使用すると、効率的な解決策が得られる場合があります。これには、ボス レベル A[i] を上げてレベルを分類し、ゲームの各ステージを繰り返し、特定のボスを倒すのに役立つ場合にのみパワーを増加させることで、適切な意思決定を練習する必要があります。

例

#include <iostream>
#include <algorithm>

bool compareLevels(std::pair<int, int> boss1, std::pair<int, int> boss2) {
   return boss1.first < boss2.first;
}

int calculateMaximumPower(int N, int K, int A[], int B[]) {
   std::pair<int, int> bosses[N];
   for (int i = 0; i < N; i++) {
      bosses[i] = std::make_pair(A[i], B[i]);
   }

   std::sort(bosses, bosses + N, compareLevels);

   int currentPower = K;
   int maxPower = K;
   int index = 0;

   for (int i = 1; i <= N; i++) {
      while (index < N && bosses[index].first <= i) {
         currentPower += bosses[index].second;
         index++;
      }

      maxPower = std::max(maxPower, currentPower);
   }
   return maxPower;
}

int main() {
   // Example usage
   int N = 5;
   int K = 10;
   int A[] = {2, 3, 1, 4, 2};
   int B[] = {5, 3, 2, 7, 4};

   int maxPower = calculateMaximumPower(N, K, A, B);

   std::cout << "Maximum power achievable: " << maxPower << std::endl;

   return 0;
}

出力

Maximum power achievable: 31

説明

貪欲アルゴリズムの手法では、まずボスレベルの昇順に従ってランキングを実行します。 A[i] 並べ替え。次に、1 から N までの各レベルを繰り返します。現在の電力レベルを追跡するために currentPower 変数を維持し、これまでに達成された最大電力を保存するために maxPower 変数を維持します。初期能力レベル K から始めて、現在のレベルのボスを倒すと能力が増加するかどうかを確認します。そうである場合、電力増分 B[i] を追加することで currentPower を更新します。現在のレベルまでのすべてのボスが倒されるまで、このプロセスを続けます。 currentPower が maxPower を超えるたびに、maxPower が更新されます。反復の終了時に、maxPower には N レベルの中で達成可能な最大電力が含まれます。ソート操作により、このアプローチの時間計算量は O(N log N) になります。

結論

私たちの記事では、レベル N で達成可能なピーク パワーを決定する方法について説明しました。元のエネルギー レベル K から開始して、ステージ固有のボスを倒した後に増分エネルギー報酬を獲得します。私たちは 2 つのオプションを提案します。動的プログラミングを使用するか、貪欲なアルゴリズムを使用します。

どちらの方法でも実行可能な結果が得られますが、実装には微妙な違いがいくつかあります。これらのスキルを学び、C プログラミングを通じてゲーム開発に組み込む開発者は、ユーザーを豊富な報酬に満ちたゲーム体験に引き込む満足のいく進行システムを構築します。

以上がレベル K で C++ で書かれており、レベル A のボスをレベル N の最大パワーで倒し、パワーを B 増加させます。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。