首页
/ Mage项目中的Push//Pull卡牌牺牲触发机制问题分析

Mage项目中的Push//Pull卡牌牺牲触发机制问题分析

2025-07-05 19:40:07作者:何举烈Damon

问题背景

在Mage这个开源卡牌游戏引擎中,实现了一张名为Push//Pull的复合卡牌。这张卡牌包含两个效果:Push(摧毁目标已横置的生物)和Pull(从单一坟墓场中将最多两个目标生物牌放置到战场上,并在回合结束时牺牲它们)。

当前实现中存在一个技术问题:当Pull效果将多个生物放置到战场上时,系统会为每个生物创建独立的牺牲触发事件。然而根据游戏规则,这张卡牌应该只创建一个触发事件,同时处理所有被Pull效果放置的生物的牺牲操作。

技术实现分析

在卡牌游戏的规则引擎中,触发事件的处理是一个核心机制。对于Push//Pull卡牌的Pull效果,正确的实现逻辑应该是:

  1. 当Pull效果解析时,选择最多两个目标生物牌
  2. 将这些生物放置到战场上
  3. 创建一个延迟触发效果,在下一个结束步骤开始时触发
  4. 该触发效果应同时牺牲所有通过这次Pull效果放置的生物

当前实现的问题在于为每个生物单独创建了牺牲触发,这可能导致:

  • 游戏状态跟踪不一致
  • 潜在的规则冲突
  • 与物理卡牌游戏的实际操作不符

解决方案设计

要解决这个问题,我们需要修改Pull效果的实现方式:

  1. 在效果解析时,记录所有被Pull效果放置的生物
  2. 创建一个统一的延迟触发效果
  3. 在该触发效果激活时,一次性牺牲所有记录的生物

关键代码逻辑应类似于:

// 伪代码
Effect effect = new Effect();
effect.addTarget(creature1);
effect.addTarget(creature2);
// 设置统一的牺牲触发
DelayedTriggeredAbility ability = new AtTheBeginOfNextEndStepDelayedTriggeredAbility(
    new SacrificeTargetEffect()
);
ability.addEffect(new SacrificeTargetEffect());
this.addAbility(ability);

影响评估

这个修复虽然不涉及游戏核心规则的改变,但对于以下方面有积极影响:

  • 提高游戏规则的一致性
  • 确保与物理卡牌游戏体验一致
  • 避免潜在的触发事件处理异常

总结

在卡牌游戏引擎开发中,复合效果和多目标处理的正确实现至关重要。Push//Pull卡牌的这个问题展示了即使是看似简单的机制,也需要仔细考虑游戏规则的所有细节。通过这次修复,Mage项目在规则准确性方面又向前迈进了一步。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
160
2.03 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
44
76
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
534
57
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
947
556
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
197
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
996
396
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
381
15
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
71