首页
/ Mage项目中的同名卡牌处理机制分析与修复

Mage项目中的同名卡牌处理机制分析与修复

2025-07-05 14:29:04作者:霍妲思

问题背景

在Mage这个开源卡牌游戏引擎中,存在一个关于同名卡牌处理机制的技术问题。具体表现为"Eye of Singularity"这张卡牌无法正确处理同名token卡牌的销毁逻辑。当玩家使用"Grave Titan"这类能产生同名token的卡牌时,系统虽然触发了销毁逻辑,但实际并未执行销毁操作。

技术原理分析

在万智牌规则中,"Eye of Singularity"的效果是当非基本地的永久物进场时,需要销毁所有与该永久物同名的其他永久物。这一机制的核心在于如何准确判断卡牌是否"同名"。

Mage引擎在处理同名判断时,原本的实现方式是将卡牌的unique ID纳入比较因素。这种设计在大多数情况下是合理的,但对于token卡牌则会产生问题,因为:

  1. 每个token在生成时都会被分配一个unique ID
  2. 虽然token的名称相同,但由于unique ID不同,系统会认为它们不是同名卡牌
  3. 导致"Eye of Singularity"的销毁效果无法正确作用于同名token

解决方案

开发团队通过提交6992fac修复了这一问题。修复的核心思路是:

  1. 修改同名判断逻辑,忽略unique ID的比较
  2. 对于token卡牌,仅比较其名称(name属性)
  3. 确保"Eye of Singularity"能正确识别并处理所有同名永久物,包括token

技术实现细节

在具体实现上,修复涉及以下关键点:

  1. 重写了卡牌名称比较函数,使其不包含unique ID
  2. 特别处理token卡牌的比较逻辑
  3. 确保世界结界类卡牌的效果能正确触发和执行
  4. 维护了卡牌效果的可堆叠性和时序正确性

影响范围评估

这一修复不仅解决了"Eye of Singularity"与token的交互问题,还对以下方面产生了积极影响:

  1. 提升了同名卡牌处理机制的准确性
  2. 增强了token卡牌与各类效果的交互能力
  3. 为未来类似机制的实现提供了更可靠的代码基础

总结

Mage项目通过这次修复,完善了卡牌同名判断的核心机制,解决了token处理中的边界情况。这体现了开源项目通过社区反馈不断优化和完善的特点,也为处理类似游戏逻辑问题提供了有价值的参考案例。

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
152
1.97 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
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++
426
34
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
239
9
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
190
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
988
394
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
193
274
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
936
554
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
69