十四、建筑页面(BatimentBuildingPage.php)
现在开始解析真正的建筑页面,里面用到的函数不少,不过都不难,我们一起来看。
一开始先检查星球的已使用空间并更新,使用函数CheckPlanetUsedFields,这个函数前面讲过,实现也不难。
接下来这个是我们前面重点讲过的结构,就是判断是否输入;所以我们先跳到这段代码的后面看,但是这里有几个函数是处理一些建筑队列的。
1. SetNextQueueElementOnTop:我们讲过,处理队列中的下一个建筑
2. ShowBuildingQueue:构造当前的队列,代码虽多,但简单,有兴趣可以自己跟踪
3. BuildingSavePlanetRecord:保存前面代码构造的建筑队列到数据库
4.BuildingSaveUserRecord:保存资源积分(事务官)到数据库
然后要构造建筑页面,我做一个文字说明,大部分UI的构造不写:
1. 判断最大队列值
2. 计算出当前星球的最大空间
3. 判断当前的建筑是否可以建造
4. 如果可以造的话,要取得建造时间、所需资源
5. 如果建造的是研究所需要判断是否在研究
最后就是把前面准备好的各项内容构造出html页面,这个看看就应该能明白。接下来讲解我们跳过的有用户输入部分代码,结构很清晰:
1. 取得用户输入的各项参数(实际是点击的)
2. 判断要建造的建筑是星球上还是月球上
3. 还有对链接合法性的判断,如果是不合法的,用户将受到惩罚(嘿嘿)
4. 然后是根据用户的操作,进入不同的队列功能
5. CancelBuildingFromQueue:取消正在建造的建筑
6. RemoveBuildingFromQueue:从队列中移除一个建筑
7. AddBuildingToQueue(true):在队列中插入一个建造建筑
8. AddBuildingToQueue(false):在队列中插入一个取消建筑
9. ResetThisFuckingCheater:惩罚用户函数,大家自己看吧
上面几个函数具体功能可以自己看,都是对队列的操作,大同小异。

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP在現代化進程中仍然重要,因為它支持大量網站和應用,並通過框架適應開發需求。 1.PHP7提升了性能並引入了新功能。 2.現代框架如Laravel、Symfony和CodeIgniter簡化開發,提高代碼質量。 3.性能優化和最佳實踐進一步提升應用效率。

PHPhassignificantlyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit.1)ItpowersmajorplatformslikeWordPressandexcelsindatabaseinteractions.2)PHP'sadaptabilityallowsittoscaleforlargeapplicationsusingframeworkslikeLaravel.3)Beyondweb,PHPisusedincommand-linescrip

PHP類型提示提升代碼質量和可讀性。 1)標量類型提示:自PHP7.0起,允許在函數參數中指定基本數據類型,如int、float等。 2)返回類型提示:確保函數返回值類型的一致性。 3)聯合類型提示:自PHP8.0起,允許在函數參數或返回值中指定多個類型。 4)可空類型提示:允許包含null值,處理可能返回空值的函數。

PHP中使用clone關鍵字創建對象副本,並通過\_\_clone魔法方法定制克隆行為。 1.使用clone關鍵字進行淺拷貝,克隆對象的屬性但不克隆對象屬性內的對象。 2.通過\_\_clone方法可以深拷貝嵌套對象,避免淺拷貝問題。 3.注意避免克隆中的循環引用和性能問題,優化克隆操作以提高效率。

PHP適用於Web開發和內容管理系統,Python適合數據科學、機器學習和自動化腳本。 1.PHP在構建快速、可擴展的網站和應用程序方面表現出色,常用於WordPress等CMS。 2.Python在數據科學和機器學習領域表現卓越,擁有豐富的庫如NumPy和TensorFlow。


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