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AI分析攻击路径时，存在几个需要解决问题。 1）此轮分析状态下，Attacker攻击Defender最好使用何种战法？Defender回击时使用何种战法？知道战法才能确定攻击距离，确定距离需要使用unit_stats。 2）已确定Attacker攻击Defender这个攻击要汇入攻击路径集后，为计算更多此路径“分数”参数需要使用battle_context。 3）在可攻击路径中筛选，已确定Attacker攻击Defender这条攻击路径要用于实际攻击，这时为保证距离一使，它须要知道分析时它是使用何样战法（保证距离一致），需要知道分析时的unit_stats。 由此右见，AI要不断使用<已方部队Attacker, 敌方部队Defender>这样的配对。为此引入us缓存，us缓存两个作用： 1）分析过程需要大量生成battle_context。由attack_loc和defender_loc构造battle_context须要耗不少CPU，引入缓存希望降低CPU。 2）决定A--B攻击路径为实际攻击，为保持距离一致，须要知道分析时它是使用何种战法，这战法就从us缓存中找。 us缓存的key和value us缓存中value就是以上的std::pair<unit_stats, unit_stats>。key用什么？ 在这里key就是作为关键字进行搜索，这个关键字要能表达std::pair<unit_stats, unit_stats>是何处情况下生成的。生成std::pair<unit_stats, unit_stats>时是已方某个部队 攻击敌方某个部队，很容易让想到是用：std::pair<const unit*, const unit*>，当中两个unit*则是两个部队的指针。 以这种方法是能表达唯一性，能根据它搜到指定std::pair<unit_stats, unit_stats>。但为让us缓存更高命中率，采用std::pair<const unit*, const unit_type*>。 first：指向敌方部队指针。 second：已方攻击兵种指针。 注：攻击兵种指针是个全局不变量，以它为指针是安全的。 把second由具体某个部队指针换为该类部队兵种指针，就是为了提高命中率。这里假定该兵种所有部队对该“部队”使用同一战法。 当然，由于部队五维，三个主将能力不同，同一兵种部队能力也表现出很大差别，但在这里做了假定，假定这些差别可以被忽略。 韦诺源码用的是<map_location, const unit_type*>作为key，map_location是被攻击部队所在格子，unit_type*意义一致。改为不用map_location，是对us缓存会有大量的比较 key操作，以指针比较总比map_location要快。 何时清除us缓存中内容 清除us缓存可以两个时机：1）每轮攻击分析后就清除；2）此次AI整个攻击分析后才清除。 第一种：意味着每轮分析开如时它的battle_context集是空的，而分析时生成的很多battle_context之前可能都已经是构造过了的。重新构造，多耗CPU。 第二种：可尽量少构造balle_context，提高缓存使用率。——但这种方法实用下来不可行，使它不可行的原因就是无法保证缓存中项的有效性。让看几种缓存项无效例子。 1）std::pair<const unit*, const unit*>中second指定单位被击溃，attack_num是有效值，weanpon != NULL，但得到的attack结构却是个无效值，像range是""。原因，unit::~unit被调用，从而该unit内的attacks_被析构。unit_stats中存的是指针而不是结构，而且是指定特定部队内的attacks_，attacks_既已被析构，随之指向的将是不可预料值。 2）std::pair<const unit*, const unit*>中的first变得无效。可能是该部队被消灭了，也可能是编写mod造成。例如mod中这样写，赵云部队一旦被击溃，刘备队就被击溃，这种连带的无效使保证这个有效性，很难。 对于这个无效，归结为是已方部队和敌方部队被击溃后，mod可能会写出各式各样情况，像死后原地复活（这种方式下旧unit指针值和新unit指针值可能就是同一个！），为mod编写上灵活，在这里只好牺牲CPU，使用第一种清除时机。 |
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1、根据U和u，找出最优战法时的range； 2、针对U能够动到的range各个格子，找出一个最好的，cur_position记住这个值； 3、以这个最好的形成节拍； A：已方单位U能攻击敌方单位u的条件？ Q：U--attack-->u，它是形成节拍，而能不能形成这个节拍，它遵循什么条件？ 1：U要能够移动到u附近，站在那里以某种战法攻击到。这个不能“移动到附近”有三情况：1）够不到战法距离。如果U最多只能移动和u隔两格，但又只有range=1战法，此次攻击自然不能凑效。2）已有节拍把能攻击到到位置全占了；3）能攻击到的格子全被站了部队。 2：不值得攻击。例如，此个单位是高等级单位，HP只剩1。 在已知U和u条件下，如何找出最优战法？ A：为什么choose_attacker_weapon和choose_defender_weapon实现上很不一样？ Q：choose_attacker_weapon是两种战法都要选，可认为它当中是两个for循环（第二个for循环在choose_defender_weapon内执行）。choose_defender_weapon是在给定了攻击方战法后决定出采用哪种防御战法，只有一个for循环。 A：attack_weight和defend_weight意义 Q：attack_weight决定该战法能不能用于攻击（不能攻击并不意味着它就没用了，它可以用于防御），它的值说来只有两个，0：不用于攻击；非零：可用于攻击，但强制认为非零>0，而典型值就是1.0。 defend_weight决定该战法被用于防御使用时可能性，值越大可能性越高。但并不是说它的值最大它就肯定被作为要使用战法，还要看该战法给攻击方造成的损伤。例如 战法A：给攻方造成损伤400，weight（0.4），===》400*0.4 = 160 战法B：给攻方造成损伤80，weight（1），===》80*1 = 80 虽然战法B比战法A的weight高，但效果还是战法A好，结果使用战法A。 A：battle_context的输入和输出 Q：输入：attack_loc，defend_loc，prev_def。为什么要有prev_def？在AI计算多节拍路径时，第N节拍碰到的防御方已不是defend_loc得到的那unit，而已经被之前N-1个节拍攻击后残剩的unit，要用这个combatant进行计算。注：选择什么战法要是进行模拟攻击，根据攻击后状态来决定谁优认劣，而模拟攻击要使用到prev_def。 输出：四个参数，攻击防御各两个。 unit_stat：此次战斗形成的各个参数。要攻击次数，每次损伤值，使用的战法（索引及结构）等等。 combatant：对unit_stat补充值。攻击后剩余HP，结果是否被中毒，是否被缓慢； A：do_attack_analysis中构造battle_context时，为何prev_def置为NULL？ Q：原则上说，此个prev_def不能置为NULL，置NULL只有在第一节拍是对的，后面节拍时prev_def不应置为NULL，而是应该反映“N-1次攻击后”的那个状态。 此处置为NULL，是种偷懒作法。 do_attack_analysis能不能拿到pref_def？这是可以的，只要cur_analysis.analyze(...)把分析后的那个pref_def保留下来。但我很纳闷，cur_analysis.analyze(...)函数为何要把所有节拍计算一遍呢，它不保留前面N-1次的计算结果吗？每次都计算N次，是不是太耗CPU了。我认为此处可以优化，优化时再想法抽出prev_def，传给do_attack_analysis。 A：每计算一次battle_context较耗资源，如何减少在这方便CPU消耗？ Q：以<attack_loc, defend_loc>构造一个battle_context以对象，要选择战法，模拟攻击，还是要耗一定CPU的。但分析攻击路径可又是要进行多次构造battle_context以确定攻击结果。在此采用对已出来的battle_context开缓存办法。基于方法是：battle_context除了<attack_loc, defend_loc>构造，它还能以一个更快的方式构造，这种方法就是使用<attack_unit_stats, defend_unit_stats>。 缓存形式：std::map<std::pair<map_location,const unit_type *>, std::pair<battle_context::unit_stats, battle_context::unit_stats> > key：<防御方所在格子, 攻击方兵种类型指针> 兵种在内存中存储位置，在游戏一初化后就不能再变，它的指针是唯一的。 value：<attack_unit_stats, defend_unit_stats> 由它们可以较快地生成battle_context。 注：由<attack_unit_stats, defend_unit_stats>方式生成的battle_context，要由这个bc得到两个combatant城要经再经过模拟战斗，因而还是须要prev_def。但是，虽然要prev_def，但这种缓存命中方式还是存在缺陷，那就是两者战法比较是以第一个遇到<map_location,const unit_type *>时决定的，此时的prev_def并不见得是那时的pref_def，这叫造成结果存在一定出入。 缓存存放位置：ai_composite对象内的unit_stats_cache_变量。它在ai_composite::play_turn要被反回时clear。 |
一、analyze_targets
1.1：清空相关缓存 缓存包括us缓存（unit_stats_cache）、城内部队缓存（reside_cache）。
A：为什么要有cur_analysis参数？ Q：有些攻击路径不只一个节拍，让此次分析基于它形成多节拍路径。不考虑递归调用，一次do_attack_analysis只是形成一个节拍。例如，给的cur_analysis是空的，那么此次do_attack_anlysis形成是单节拍路径，如果是N节拍，那么此次将形成N+1节拍路径。 注：对路径来说，多一个节拍就意味着又是一条新的路径，因此不考虑递归调用下，一次do_attack_analysis也是形成了一个新路径。 函数主要逻辑
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