1.小恐龙跳一跳源码
2.Redis 平台实现高效有序集合(zset)：跳表源码分析
3.C语言实现跳跳
4.源码编辑器怎么让角色跳跃
5.论丧心病狂 所有平台跳跃游戏都赶不上它
6.Scroll源码解析
小恐龙跳一跳源码
这款曾一度风靡的小恐龙跳跃游戏源码最近再度走红，考虑到大家的跳跃热情，今天就特别分享给大家。源码只需轻松下载，平台你就可以在本地直接通过点击index.html文件开始你的跳跃游戏之旅，无论是源码通达信蝴蝶飞钱袋子源码独自享受还是与朋友们在虚拟机或服务器上联机竞技，都能体验到无尽的平台乐趣。快来下载体验，跳跃一起重温这款经典小游戏的源码魅力吧！
Redis 平台实现高效有序集合(zset)：跳表源码分析
跳表（Skip List）是一种基于随机化的高效数据结构，旨在加速查找操作。跳跃它通过多层索引来实现快速搜索，源码与平衡树相比，平台插入、跳跃删除和查找操作的源码平均时间复杂度均为O(log n)，构建更为简便。跳表结构类似链表，每个节点不仅存储元素值，还包含指向对应层次的下一个节点的指针，实现跳跃式访问。每一层的链表是下一层的子集，形成多级结构，优化搜索路径，同时保持高效性和简洁性。跳表支持范围查询、插入、删除、查找、合并等高级操作，适用于搜索引擎、缓存、排序等场景。庄控资金源码
在Redis中，有序集合（Sorted Set）正是基于跳表实现的。每个有序集合包含一个跳表，每个节点存储元素的成员值和score值，以及指向其他节点的指针。元素按照score值从小到大排序，使得跳表中节点同样按照此规则排序。跳表通过随机生成多级索引来支持有序集合的高效操作，例如范围查询、排名和集合操作等。Redis选择跳表而非平衡树，是基于其在性能与内存使用之间的良好平衡。
跳表在Redis的实现涉及多个方面，从结构定义到操作实现。数据结构定义在`server.h`文件中，具体操作实现在`t_zset.c`文件中。节点创建与释放关注于指定key、score和节点的层次（层高）。跳表初始化涉及分配内存并创建头节点，并进行相关初始化。插入、删除和更新节点涉及节点间复杂但高效的指针操作。查找节点、获取排名和查询score范围则通过逐层比较关键值与节点值来实现。整体结构与操作设计旨在提供高效、灵活的有序集合支持，满足Redis应用中对数据排序和检索需求的高性能要求。
C语言实现跳跳
使用C语言编写游戏并非难事，跳跳游戏就是一个典型的示例。跳跳游戏的玩法非常简单：游戏中有三个可以左右平移的飞行器。游戏开始时，聚萌影视源码角色位于第一个飞行器上。玩家通过按左右箭头键控制飞行器移动，按下K键进行跳跃。
游戏规则是：角色需要在适当时机跳跃到下一个飞行器上。当第一个飞行器向右移动时，第二个飞行器则开始移动，而第三个飞行器在碰到墙壁后转向左移。角色必须在飞行器即将对齐时跳跃，以达到下一个飞行器。
角色最终目标是跳到最右侧的凹陷点，即游戏的终点。若角色未能成功跳跃到下一个飞行器，将坠落，游戏结束。此游戏在Windows系统下使用C语言实现，主要依赖标准库，具有跨平台特性。源代码在推箱子游戏的参考文档中可获取。
编写此类游戏的关键在于设计合适的数据结构来描述飞行器的位置和运动状态，以及编写正确的算法来处理角色的移动和跳跃逻辑。通过简洁的代码实现这些功能，是优秀程序员的标志。
游戏流程如下：角色在第一个飞行器上开始，通过键盘控制左右移动。当飞行器对齐时，角色按下K键进行跳跃。若成功跳跃到下一个飞行器，游戏继续。若失败，则游戏结束。
此跳跳游戏完全由C语言编写，庄家散户指标源码不依赖特定平台，方便移植到Linux等系统。源代码易于理解和修改，是学习C语言编程和游戏开发的好资源。
源码编辑器怎么让角色跳跃
源码编辑器是一种为程序员提供的工具，其主要功能是代码编写和编辑，不具备直接制作游戏的能力。因此，如果要实现角色跳跃，需要借助游戏引擎或游戏制作软件来实现。Unity3D和UnrealEngine是两个常用的选择，它们提供了丰富的资源和工具，帮助开发者创建游戏场景及角色，并通过编写脚本来实现角色跳跃的逻辑。
使用游戏引擎制作游戏是一个复杂的过程，需要掌握多种技术和知识。在Unity3D中，可以通过编写C#脚本来控制角色的动作。例如，可以通过设置角色的刚体组件和添加重力，让角色在受到向上的力时实现跳跃。而在UnrealEngine中，则可以通过蓝图系统或C++脚本来实现类似的功能。除此之外，还需要考虑角色的动画、物理效果以及碰撞检测等。
在实现角色跳跃的过程中，需要注意角色跳跃的高度、持续时间以及落地后的状态等。这需要在代码中进行详细的计算和控制，以确保角色跳跃的江湖微商城源码效果符合预期。同时，还需要对角色的跳跃逻辑进行优化，使其在不同场景下都能正常运行。
总之，虽然源码编辑器本身不能直接实现角色跳跃，但通过使用游戏引擎和编写代码，可以轻松地让游戏角色实现跳跃动作。这需要开发者具备一定的编程能力和游戏开发知识，才能顺利完成。
论丧心病狂 所有平台跳跃游戏都赶不上它
挑战自我，平台跳跃类游戏爱好者们总能找到新乐趣。像《Geometry Dash》、《马里奥制造》这些游戏，都是关卡设计者与挑战者间的智力对决，但论难度，《I wanna be the guy》绝对独树一帜。
这游戏中文译名《我想当爷们》的小男孩KID，看似普通，实则拥有二段跳与射击技能。不过，游戏中你最多的体验可能并非KID的英姿，而是被数百次五马分尸、血溅四方的场景所震撼。突如其来的机关令人防不胜防，关卡设计堪比五步一小坑，十步一大坑。存档点往往就在眼前，你却难以逃脱死亡的命运。
《I wanna》的虐心程度令人难以承受，但比起机关的奇葩，更考验玩家的操作能力。有些地方可能连机关都没有，单纯依赖硬跳，跳不过去就是手残的结局，毫无乐趣可言。
这款游戏给玩家带来的是无尽的挫折感，但如果你能通过难关，成就感也是不言而喻。通常情况下，半途而废是脱离苦海的最好选择。
《I wanna》系列游戏已成庞大系列，除了初代之外还有众多同人作品。开发此作的Kayin，是一位美国人，灵感来自日本游戏《人生ｵﾜﾀ\(^o^)／の大冒険》。他利用一些倒刺和机关设计关卡，赋予主角简单的跳跃和移动模式，剩下的就靠玩家的智慧了。
《I wanna》的设计理念完全背离一般游戏的思路，就是为了给玩家下绊儿。游戏的开发者Kayin并没选择闷声发大财，而是公开了游戏的创作源代码，让玩家能够自由创建关卡。虽然开发者众多，但依然遵循初代的规则，如主角KID、关卡模式、人物属性等。
《I wanna》系列游戏的用户群体多为自虐者，但也成为“鬼畜游戏”名单下的热门作品。游戏难度分“中等”、“正常”、“很难”、“不可能”四个等级，还有本土化分级方式，从简单到非常困难，让玩家逐渐适应挑战。
观看别人玩《I wanna》也是一种享受，比如Bilibili上的UP主小帅喵，虽然在LOL上有些忙，但其视频展示了游戏的趣味性。观看这类视频，能让人更轻松地欣赏游戏，而不是面对自己的失败。
《I wanna》游戏虽然看似幼稚，但其核心是纯粹的跳跃和关卡设计，无需复杂画面或跌宕剧情。其设计让玩家在挑战中找到乐趣，这或许就是其魅力所在。
Scroll源码解析
1. Scroll查询在指定_doc排序时相较于不指定排序或指定某个字段排序能明显更快，这是由于Scroll查询的机制及底层实现所致。
首先查看Elasticsearch的Collector，其主要功能是收集文档并按照特定规则排序。其中，TopDocsCollector类在收集文档后会返回一个有序的TopDocs对象，该对象是搜索结果的返回值。TopDocsCollector有三个子类：SimpleFieldCollector、PagingFieldCollector、SimpleTopScoreDocCollector 和PagingTopScoreDocCollector。这些子类根据排序规则（如字段排序、简单排序等）进行文档排序。
2. 对于TopScoreDocCollector，其排序规则是先执行打分，分数相同的文档按文档号排序。TopFieldCollector则是先按照指定字段排序，值相同的文档再按文档号排序。
3. TopScoreDocsCollector的两个子类（SimpleTopScoreDocCollector和PagingTopScoreDocCollector）在功能上区别在于PagingTopScoreDocCollector针对翻页请求，代码上增加了对after的判断。对于使用TopScoreDocsCollector无论是否为翻页请求，每次请求都会扫描全部命中文档并计算分值。使用SimpleTopScoreDocCollector还是PagingTopScoreDocCollector取决于after是否为null。
4. 对于scroll请求，after参数等于scrollContext.lastEmittedDoc，即上次翻页最大的ScoreDoc。TopFieldCollector同样有两个子类（SimpleFieldCollector和PagingFieldCollector），其判断逻辑与TopScoreDocsCollector类似，也是根据searchContext.sort()是否为null来决定使用哪类Collector。
5. 在lucene6.4.1版本中，无论是SimpleFieldCollector和PagingFieldCollector都无法提前终止收集过程。然而，从更高版本的lucene开始，具备了提前结束收集的功能，判断依据是search sort=index sort一致时，通过抛出CollectionTerminatedException异常提前结束收集。Elasticsearch从6.x版本开始也支持了自定义写入顺序，可以不是_doc而是某个字段值。
6. 通过Elasticsearch的代码分析，我们确认scroll请求在指定_doc排序并从第二页开始时，只会收集指定数量的doc，性能表现更优。对于scroll请求，包装了一层MinDocQuery，用于过滤掉已经翻页过的数据，大大减少文档命中数，避免收集无用的doc，这对于深度翻页性能提升明显。
7. 对于scroll请求，由于不支持向前翻页，每次查询对于已查过的数据无需收集。Elasticsearch通过MinDocQuery实现跳跃功能，将doc跳到segmentMinDoc（lastEmittedDoc+1），在合并倒排表之后，实际上就不会再命中上一页的内容。触发提前终止后，后续倒排表合并也不再必要，性能提升显著。
8. Scroll与search_after查询实际上走的是相同的逻辑，都是通过一个after变量进行翻页。scroll的after参数为scrollContext.lastEmittedDoc（ScoreDoc），search_after的after参数为包含sort字段信息的FieldDoc，都是ScoreDoc。最终都会收集全部命中文档才能得到排序结果，但scroll对于_doc排序做了优化，性能表现更佳。
9. 对于search_after查询，即使指定_doc排序，仍然需要收集全部命中文档，因为search_after是动态的，MinDocQuery跳跃功能不适用。然而，search_after在lucene后续版本中支持了提前终止功能，当查询时指定sort为index sort，可以触发提前终止，不再收集全部命中文档。
. Scroll请求保存的上下文信息主要是maxScore和lastEmittedDoc用于翻页，但实际保存的不仅仅是ScrollContext，而是SearchContext，其中包含了更多关键信息，如searcher和IndexReader，后者对于后续索引更新是感知不到的，除非重新打开reader或使用DirectoryReader.openIfChanged(oldreader)。这是Scroll查询无法感知索引更新的原因。
. 经过测试，即使在scroll过程中触发了merge，被merge的segment文件也不会立即被删除，新的segment文件也不会被发现。这表明Scroll查询无法感知数据更新，其本质是快照了LeafReaderContext，并非检索命中的结果。
总结而言，Scroll查询在指定_doc排序时，通过优化收集过程和使用MinDocQuery实现跳跃功能，能显著提升性能，尤其是在翻页操作中。同时，Scroll请求的机制及底层实现使得其在查询处理上与search_after查询存在显著差异，但在Elasticsearch6.x版本中引入了索引预排序和提前终止功能，进一步优化了查询性能。
