在to-ithaca/libra项目中自定义计量单位:以卡坦岛游戏为例
2025-06-07 05:38:40作者:郦嵘贵Just
前言
在软件开发中,特别是涉及物理量计算的场景,我们经常需要处理各种计量单位。标准国际单位(SI)虽然通用,但在特定领域(如游戏开发)往往不能满足需求。本文将介绍如何在to-ithaca/libra项目中自定义计量单位系统,以卡坦岛(Catan)游戏中的资源系统为例进行说明。
卡坦岛游戏资源系统简介
卡坦岛是一款经典的策略类桌游,玩家需要收集和管理五种基本资源:
- 石头(Stone)
- 木材(Wood)
- 小麦(Wheat)
- 绵羊(Sheep)
- 时间(Time)
这些资源构成了游戏的基本经济系统,玩家可以通过交易、建造等方式使用这些资源。
自定义计量单位实现
1. 定义基本维度类型
首先,我们需要为每种资源定义类型:
object catan {
type Stone
type Wood
type Wheat
type Sheep
type Time
}
这些类型将作为我们计量系统的维度基础。
2. 创建单位类型
接下来,我们为每种资源定义具体的单位:
type Rock = UnitOfMeasure[Stone] // 石头单位
type Log = UnitOfMeasure[Wood] // 木材单位
type Bushel = UnitOfMeasure[Wheat] // 小麦单位
type Flock = UnitOfMeasure[Sheep] // 绵羊单位
type Turn = UnitOfMeasure[Time] // 时间单位
3. 实现显示功能
为了方便调试和输出,我们需要为每种维度和单位实现显示功能:
// 维度显示
implicit def stoneShow: Show[Stone] = Show[Stone]("S")
implicit def woodShow: Show[Wood] = Show[Wood]("W")
implicit def wheatShow: Show[Wheat] = Show[Wheat]("F")
implicit def sheepShow: Show[Sheep] = Show[Sheep]("B")
implicit def timeShow: Show[Time] = Show[Time]("T")
// 单位显示
implicit def rockShow: Show[Rock] = Show[Rock]("Rock")
implicit def logShow: Show[Log] = Show[Log]("Log")
implicit def bushelShow: Show[Bushel] = Show[Bushel]("Bushel")
implicit def flockShow: Show[Flock] = Show[Flock]("Flock")
implicit def turnShow: Show[Turn] = Show[Turn]("Turn")
4. 添加便捷操作
为了提升代码可读性,我们可以添加隐式转换,使数值可以直接转换为特定单位的量:
implicit final class CatanOps[A](val a: A) {
def logs: QuantityOf[A, Wood, Log] = Quantity(a)
def rocks: QuantityOf[A, Stone, Rock] = Quantity(a)
def flocks: QuantityOf[A, Sheep, Flock] = Quantity(a)
def turns: QuantityOf[A, Time, Turn] = Quantity(a)
}
这样我们就可以直接使用8.0.flocks这样的语法创建量值。
实际应用示例
让我们看一个卡坦岛游戏中资源交易的例子:
import spire.implicits._
import catan._
// 定义交易比率:4木材换1绵羊
val tradingRate = 4.0.logs / 1.0.flocks
// 计算8绵羊可以换多少木材
val flocks = 8.0.flocks * tradingRate
// 显示结果
flocks.show
这个例子展示了如何利用自定义的单位系统进行资源换算,系统会自动处理单位间的计算关系。
优势与扩展
使用to-ithaca/libra项目自定义计量单位有以下优势:
- 类型安全:不同类型的资源无法直接相加,避免了逻辑错误
- 可读性强:代码直观反映了业务逻辑
- 扩展性好:可以轻松添加新的资源类型和单位
如果需要,我们还可以进一步扩展这个系统,例如:
- 添加复合单位(如"村庄"需要多少资源)
- 实现单位间的自动转换
- 添加游戏特定的操作和规则
总结
通过to-ithaca/libra项目,我们可以为特定领域(如游戏开发)创建专门的计量单位系统。本文以卡坦岛游戏为例,展示了如何定义资源类型、创建单位、实现显示功能以及进行实际计算。这种方法不仅提高了代码的类型安全性,也使业务逻辑更加清晰明了。
对于开发者来说,掌握这种自定义计量单位的技术,可以在各种需要精确表示和计算特定领域量的场景中发挥巨大作用。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
309
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.84 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322