1.UE4游戏客户端开发进阶学习指南
2.Recast Navigation 源码剖析 01 - Meadow Map论文解析与实验
3.A星寻路算法详解
4.ET框架学习笔记（二）：编程与运行
5.游戏场景体素构建
UE4游戏客户端开发进阶学习指南
UE4游戏客户端开发的进阶学习指南已经更新，适合有一定基础的寻路寻路读者。本文将引导你深入学习，源码源码提供精心筛选的网页网页学习资源，分为必修和选修两部分。寻路寻路必修部分包括官方文档的源码源码源码力闪电接单编程与脚本编写、UProperty关键字全说明、网页网页GamePlay架构系列和骨骼网格动画等，寻路寻路这些都是源码源码开发的基础和核心内容。选修部分涵盖了蓝图开发、网页网页C++编程、寻路寻路Gameplay Ability System (GAS)、源码源码动画、网页网页UI、寻路寻路AI、源码源码网络架构以及编辑器扩展等进阶内容，适合根据个人兴趣和项目需求进行选择。
首先，理解UE4的整体架构是关键，官方的引擎架构图能帮助你建立框架认知。接下来，深入学习编程和蓝图开发，理解UObject类型系统，将有助于你构建游戏玩法。GamePlay模块教你如何运用GAS实现各种功能，如游戏阶段切换。动画部分，嘿客源码从官方文档开始，ALS高级运动系统是核心，选修内容涉及过场动画和底层源码解析。UI开发中，UMG控件、Slate和动态创建动画是基础，根据需求选择更深入的内容。
AI部分，从行为树和感知模块入手，选修内容包括行为树源码和寻路算法。网络部分，官方文档和网络同步原理是必修，ReplicationGraph插件对于大世界场景尤为重要。编辑器扩展和渲染视觉效果则适合选修学习，如Lyra工程和GameFeature框架提供了UE5新特性的学习机会。
记住，每个模块的资料都是为了帮助你提升UE4客户端开发的技能，根据实际情况选择适合的路径，持续提升你的开发能力。作者的个人博客资源供你参考和深入学习。
Recast Navigation 源码剖析 - Meadow Map论文解析与实验
本文深入解析了Meadow Map论文及其在Recast Navigation中的应用。Recast Navigation是一款常见的游戏开发寻路库，源于芬兰开发者Mikko Mononen的初始工作。Meadow Map方法，由Ronald C. Arkin于年提出，为现代Navmesh系统奠定了基础，专题页面源码特别强调长时间存储地图的有效策略。
Meadow Map通过凸多边形化动机，提出了一种优化存储和访问3D地图数据的方法。相较于传统的基于网格的寻路方法，Meadow Map采用凸多边形化来减少节点数量，从而提高性能效率，特别是针对平坦区域。凸多边形化的核心在于利用凸多边形内部任意两点直接相连的特性，构建寻路图。
Recast Navigation系统使用凸多边形化来处理3D场景，通过算法自动将3D场景转换为2.5D形式，以便于寻路。与Meadow Map类似，Recast也采用了基于凸多边形边缘中点作为寻路节点的策略，构建寻路图以供A*算法使用。这种方法简化了搜索空间，提高了寻路效率。
在实现Meadow Map时，需解决多边形分解成多个凸多边形的问题。此过程通过不断消除多边形中的非凸角，递归生成凸多边形，实现多边形化。同时，处理多边形内部的障碍物（holes）时，需找到与可见顶点相连的内部对角线，将空洞并入多边形内部。在线问答源码
路径改进方面，Recast Navigation采用String Pulling方法，旨在优化路径，避免路径的抖动和非最优行为。这一策略在实际应用中提升了路径质量，使得寻路过程更为流畅。
总之，Meadow Map和Recast Navigation在采用凸多边形化来构建寻路图的基础上，通过不同实现细节和优化策略，有效提高了游戏中的路径寻路效率和性能。通过深入理解这两种方法，游戏开发者可以更好地选择和应用合适的寻路库，以满足不同游戏场景的需求。
A星寻路算法详解
A星寻路算法详解
A星算法是解决静态路网中求解最短路径的有效直接搜索方法。其核心公式为F = G + H，其中F表示当前点的总估价，G表示从起始点到指定网格的实际代价，H表示从当前网格点到终点的预计代价。启发函数的大小取决于计算H代价的函数，常用启发函数包括曼哈顿距离和欧几里得距离。
曼哈顿距离是指在坐标系中，从一个点到另一个点沿着网格线（水平或垂直）的距离。欧几里得距离是指在n维空间中，两点之间的直线距离。在二维空间中，欧几里得距离可以通过勾股定理得到。淘宝注册源码
A星算法的实现步骤包括：根据核心公式计算当前点的F值，选取F值最小的点进行探索。计算其周围相邻节点的G、H、F值，更新节点的G、F值和父节点。若节点已探索，则跳过，否则加入openList并计算其F值。重复上述步骤直至找到终点。
通过例子展示A星算法的实现过程。在网格地图中，黑色方格表示障碍物，白色方格为可通行区域，绿色方格为起点，红色方格为终点。根据算法步骤，计算每个节点的G、H、F值，选择F值最小的节点进行探索。在探索过程中，若遇到障碍物则H值不受影响。最终找到一条从起点到终点的最短路径。
A星算法是一种启发式搜索算法，通过启发式函数评估每个节点，并选择具有最低F值的节点作为下一个要探索的节点。最终，算法会找到一条最优路径。
通过一个网站演示A星算法的过程，项目源码可以在相关链接中查看。欢迎关注公众号“前端架构师笔记”了解更多精彩文章。
ET框架学习笔记（二）：编程与运行
首先，通过Unity Hub打开ET源码中的unity文件夹，切记不要直接打开Client-server.sln。在Unity的首选项中配置VS编辑器，随后随便打开一个脚本进行操作。
接着，用VS打开Client-server.sln，确保"禁止完整生成项目"设置为false，如图所示。然后，分别在右侧Client文件夹选择Unity.Mono进行重新生成，接着对整个解决方案进行重新构建。
运行时，启动Server.APP（保持打开状态），在Unity界面中，按指定步骤操作，切换到Assets文件夹下的Scene，将挂载在Global下的脚本Code Mode调整为Mono模式。点击运行，执行登录和enter操作，将进入预设场景，此时你可以对小人进行右键操作，实现自动寻路功能。
对于多个小人的实现，需要对项目文件进行打包。首先调整打包显示为窗口模式，然后在Tools中启用打包工具，根据需要勾选相关选项。若遇到打包问题，可参考提供的链接et-framework.cn/d/-e...解决，如果涉及到IL2CPP问题，可在Unity Hub找到对应编辑器，点击齿轮图标，选择添加模块并勾选相关选项，安装后重启项目即可。
完成打包后，定位到指定运行程序的路径，确保Server.app持续运行。再次在Unity中点击运行，你将看到多个小人成功运行。至此，ET框架自带的demo运行过程就已完成！
游戏场景体素构建
目前，体素寻路方案日益流行，一些开发者盲目跟风，这究竟是道德的沦丧还是人性的扭曲？在一些寻路专家看来，体素并非完美方案，但3D格子的概念更接近大家熟悉的2D网格，降低了开发者的入门门槛。然而，体素也有其独特的应用场景，让我们继续了解。
每种寻路方案都有相应的使用场景，有难度之分，无优劣之分。优秀的开发者应视使用场景选择不同的解决方案。例如，场景中有大量建造、空中飞行，可以选择体素方案；少障碍物、大世界可以选择recastnavigation；随机生成地图可能选择A*+格子。
没有最好的寻路数据结构，只有更适合的。就像开发语言一样，每种语言都是为了解决一种或几种问题而存在。以下是recastnavigation和体素的比较，同时也体现了它们的使用场景。
首先，我写的体素是基于recastnavigation的工程开发，新添加了一种构建方式。目的是做寻路场景构建工具集，就像集合类库一样，ArrayList、LinkedList、HashMap用哪个自己选，不同的需求选择不同的构建方式，以达到最佳性能效果。
1. 支持功能：构建体素，地图大小支持2K2K，高度支持米；A*寻路；动态添加阻挡物；静态、动态数据分离，相同场景多个实例共用一份静态数据；后端全量加载，前端局部加载，加载策略开发者自定义；区域标记，area支持种；层数层；其他小点。
专业词汇解释：Heightfield（高度场）、Cell（格子）、Span（cell上的一段实心区间）、空心span、Area（地表信息）、Flag（角色能够穿越哪些Area的能力）、静态区域、动态区域。
构建过程包括光栅化、体素优化、构建反体素、剔除封闭空间、标记area区域、构建agent半径区域、去掉smin为0的层、构建ServerInstance、全局去重cell、构建ClientInstance、按tile去重cell、动态地形。
动态地形生成过程包括Cells优化、Spans优化、运行时体素化、内存优化。
寻路采用a*和jps均可，网上原理和代码很多。文章最后，希望大家把recastnavigation源码看一遍，等我写完注释之后也会上传一份。
