首页
/ 探索游戏开发的数据结构利器:Data Structures For Games

探索游戏开发的数据结构利器:Data Structures For Games

2024-05-19 13:39:24作者:庞眉杨Will

ds logo

在游戏开发的世界里,高效且灵活的数据结构是实现流畅体验的关键。Data Structures For Games 是一个专为游戏开发者设计的库,它提供了多种参数化数据结构,如链表、队列、栈和多维数组,让你可以轻松地在项目中实施这些核心工具。

文档与支持平台

这个库的API文档可在线访问:http://polygonal.github.io/ds/polygonal/ds/index.html,同时还有一份详细的幻灯片介绍:Introduction to ds - Data Structures For Games

跨平台兼容性 是其一大亮点,支持包括SWF、JS、Neko、Python、PHP、CPP等多种Haxe编译目标。实验性的支持还包括HL、Java、CS和JVM。

安装与配置

首先,确保安装了Haxe,然后在命令行中运行 $ haxelib install polygonal-ds ,之后在你的项目中使用 -lib polygonal-ds 编译即可。此外,该库还提供了一些编译条件标志,如 -D generic-D alchemy,以优化性能和内存管理。

更新日志与改进

持续的更新和改进确保了库的稳定性和效率。例如,最新版本(2.2.0 wip)中,移除了polygonal包结构,修复了Graph类的一些问题,并引入了Bitfield抽象类等一系列新功能和优化。

项目特点

  1. 面向游戏的定制:针对游戏开发的特殊需求进行了优化,强调性能和内存使用。
  2. 泛型支持:通过 -D generic 标志启用,为静态类型平台带来显著的性能提升。
  3. 平台特定优化:例如, -D alchemy 可以在Flash Player 10+上利用“alchemy内存”来加速。
  4. 广泛的API:包括链表、队列、堆、图、树等常见数据结构,以及一系列实用工具函数,如排序、遍历和查找等。

无论你是经验丰富的游戏开发者还是初学者,Data Structures For Games 都是一个强大的工具,能帮助你构建出更高效、更具扩展性的游戏系统。立即加入,感受高效数据结构带来的游戏开发新境界!

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
153
1.98 K
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++
505
42
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++
194
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
992
395
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
938
554
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
332
11
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
70