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需求

新设计的玩法，需要在项目的基本玩法基础上做差异，弱化操作性和刺激感，增加策略性和持续体验感。

具体来说，由败者立即退场改为可无限重生并增加时限、胜利目标不再存活而是资源收集、根据场上玩家优势的高低使用机制进行动态调整等。

然而，因为对于实际游玩体验的预期不够明确，并且对于具体的资源控制策略不好评估（就是菜又爱玩），于是决定模拟一下最终游戏效果来进行观察，大概用掉一天工时。

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需求是做史莱姆传奇手游的挖矿玩法，一个主要难点是地图的配置和生成，这是一篇尝试使用gas解决的记录

一、

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首先定义好基础地格类型、奖励类型、地格生成权重等参数

这里为了插入图片方便，随便找了个免费的图床，使用时会频繁读取、加载，效果一般，应该可以调用googleDrive内文件来优化
对于权重的算法是之前钓鱼小项目里直接从gpt拿来的

随机生成的实现很简单，而生成后的效果对于数值策划来说需要有一个准确的期望，以此来裁定基础道具的产出等。于是需要引入一个带权重的寻路算法。大致了解一下感觉 A 要比 dijkstra 好一些（都是启发式算法，没求甚解，只记得大学时候光学过后者，A第一次知道还是透过畅游的实习生同事的毕业论文- -）

依旧是gpt产出代码如下：

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前提

接到需求做一个公会战玩法，具体需求对齐过程这里省略，最终问题落在几个相似方案的选择上。
因为这个玩法比较大，贸然做原型和草案担心会浪费时间在返工上，于是想要用简单工具做一个玩法体验模型出来
考虑到互动性，放弃了excel后尝试使用谷歌的在线文档，以下是一些学习所得：

文档设计

谷歌文档与excel基本大同小异，公式和常用操作都能无缝转换，这里记录几个特别的点：
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收到oracle邮件通知还有7天要回收我的免费实例了，google一下发现几个月前官网就有通知，据了解要求如下：

Idle Always Free 计算实例可能会被 Oracle 回收。如果在7天内满足以下条件，则 Oracle 会将虚拟机和裸机计算实例视为空闲：
– 95%时间 CPU 利用率低于10%
– 网络利用率低于10%
– 内存利用率低于 10% （仅适用于A1 形状）（ARM 实例）

根据这个链接，了解到需要使用docker和lookbuzy这个插件，准备搞

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