feat(player): 重构怪物闪光效果生成逻辑并优化颜色矩阵随机算法
- 移除了 Monster.go 中对 `model.GlowFilter` 的直接构造逻辑，改用统一的 `RandSHiny()` 方法处理异色光晕配置 - 新增 `RandomMatrixNoSingleColorBright` 和 `RandomMatrixNoSingleColorBrightDefault` 函数，增强颜色矩阵生成的灵活性和亮度控制能力 - 修复可能因全拷贝模式导致图像单一色彩的问题，确保至少有一行使用偏移量 - 增加 redBias 和 brightnessScale 参数支持，提升颜色多样性和视觉表现力 - 使用
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@@ -3,7 +3,6 @@ package player
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import (
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"blazing/common/data/xmlres"
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"blazing/logic/service/common"
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"blazing/modules/blazing/model"
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"strings"
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"sync/atomic"
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@@ -49,32 +48,11 @@ func (p *Player) genMonster() {
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ttt.Id = gconv.Uint32(RandomStringFromSlice(id))
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if ttt.Id != 0 {
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ttt.ShinyInfo = make([]model.GlowFilter, 1)
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// 假设 t 是包含 ShinyInfo 字段的结构体，ShinyInfo 是 GlowFilter 类型的切片
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ttt.ShinyInfo[0] = model.GlowFilter{
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// 光晕颜色：白色（十六进制 0xFFFFFF），符合 uint32 类型
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Color: 65535,
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// 透明度：0.8（0.0~1.0 范围内的合理值，float64 类型）
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Alpha: 0.8,
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// 水平模糊量：10（0~255 范围内，uint8 类型，略高于默认值6）
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BlurX: 20,
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// 垂直模糊量：10（与 BlurX 对称，uint8 类型）
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BlurY: 20,
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// 发光强度：8（0~255 范围内，uint8 类型，略高于默认值2）
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Strength: 1,
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// 滤镜应用次数：2（1~3 范围内，int 类型，非默认值1）
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Quality: 2,
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// 内侧发光：true（bool 类型，模拟开启内侧发光）
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Inner: true,
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// 挖空：false（bool 类型，保持默认逻辑）
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Knockout: false,
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// 颜色矩阵：标准 RGBA 矩阵（20个uint8，符合 [20]uint8 数组类型）
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// 矩阵含义：R=100%、G=100%、B=100%、A=100%，无颜色偏移
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ColorMatrixFilter: RandomMatrixDefaultAlphaNoSingleColor(int64(grand.Intn(5000)), 0.8),
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}
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// g.Dump(ttt.ShinyInfo)
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// ttt.Shiny = 0 //待确认是否刷新异色
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ttt.Lv = gconv.Uint32(RandomStringFromSlice(lv))
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if grand.Meet(1, 100) {
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ttt.RandSHiny()
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}
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if len(id) == 1 { //说明这里只固定刷一个，概率变尼尔尼奥
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@@ -1,41 +1,48 @@
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package player
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import (
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"math"
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grand "math/rand"
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)
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// RandomMatrixNoSingleColor 生成不会导致“只有一种颜色”的 4x5 uint8 矩阵（共20字节）。
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// 约束与策略：
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// - 仍然适用“直接把 uint8 原样当系数使用”的前提，保证不会白化或溢出：
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// - 当某行有 multiplier != 0 时，offset 强制为 0；且 multipliers 最大为 1 且每行最多一个 1（L1<=1）
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// - 当某行使用常量偏移模式（ModeB）时，四个 multiplier 全为 0，offset 为常量（在安全中间区）
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//
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// - 为避免“只有一种颜色”的情况，我们强制：
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// - 至少有一个行使用 ModeA（依赖输入通道）。若有多个 ModeA，则这些 ModeA 的“pick”尽量互不相同（从 0..3 中抽样不重复），
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// 这样 destR/destG/destB 至少有不同的输入来源，从而随输入像素变化产生多色彩输出。
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// - 如果有多个 ModeB（常量行），它们的 offset 不相同，且不同时全为相同值，避免所有通道都变为同一常量。
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//
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// - alphaRow (最后5字节) 由调用方指定并固定不变（默认 [0,0,0,1,0]）。
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//
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// brightChance: 0..1，用于决定每行是否优先使用常量偏移 (ModeB)；函数内部会修正以保证多样性。
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func RandomMatrixNoSingleColor(seed int64, alphaRow [5]uint8, brightChance float64) [20]uint8 {
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// RandomMatrixNoSingleColorBright 是在 RandomMatrixNoSingleColorBias 基础上的变体，
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// 增加 brightnessScale 参数用于控制允许的 offset（亮度提升）的比例。
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// 参数说明：
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// - seed: 随机种子
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// - alphaRow: 最后 5 字节（alpha 行）固定值
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// - brightChance: 原有决定 ModeB 的概率（常量行概率）
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||||
// - redBias: 保持原有 R 偏好（0..1）
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// - brightnessScale: 0..1，0 表示不额外提升亮度（行为近似原函数），1 表示允许最大可用 offset（受每行 sum 限制）
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||||
// 返回：20 字节矩阵（直接 uint8 原样使用）
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||||
func RandomMatrixNoSingleColorBright(seed int64, alphaRow [5]uint8, brightChance, redBias, brightnessScale float64) [20]uint8 {
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||||
var out [20]uint8
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// clamp brightChance
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||||
// clamp params
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if brightChance < 0 {
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brightChance = 0
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}
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if brightChance > 1 {
|
||||
brightChance = 1
|
||||
}
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||||
if redBias < 0 {
|
||||
redBias = 0
|
||||
}
|
||||
if redBias > 1 {
|
||||
redBias = 1
|
||||
}
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||||
if brightnessScale < 0 {
|
||||
brightnessScale = 0
|
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}
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||||
if brightnessScale > 1 {
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||||
brightnessScale = 1
|
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}
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// offset 范围（中间区，避免接近 0 或 255）
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const minOffset = 40
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const maxOffset = 215
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const minOffsetBase = 24 // 最小偏移基线（你可以调大以更亮）
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const maxOffsetBase = 180 // 最大偏移基线（经验上不宜太接近 255）
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grand.Seed(seed)
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||||
// 初步决定每行的模式（true=ModeB(常量偏移)，false=ModeA(拷贝/置换)）
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// 1) 先按原逻辑决定 ModeA / ModeB 与 picks（保留 redBias 偏好）
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||||
modeB := make([]bool, 3)
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||||
modeBCount := 0
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||||
for r := 0; r < 3; r++ {
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||||
@@ -46,99 +53,171 @@ func RandomMatrixNoSingleColor(seed int64, alphaRow [5]uint8, brightChance float
|
||||
modeB[r] = false
|
||||
}
|
||||
}
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||||
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||||
// 强制至少一个 ModeA（依赖输入），以避免全常量图像
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||||
if modeBCount == 3 {
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||||
// 随机把一行改为 ModeA
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||||
which := int(grand.Intn(3))
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||||
modeB[which] = false
|
||||
modeBCount--
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||||
}
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||||
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||||
// 为 ModeA 行分配不重复的 pick（0..3），尽量保证不同输入来源
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||||
// 先收集需要 pick 的行索引
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||||
pickRows := make([]int, 0, 3)
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||||
// assign ModeA picks with red bias (similar于之前实现)
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available := []int{0, 1, 2, 3}
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||||
picks := make(map[int]int)
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||||
used := make(map[int]bool)
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||||
modeARows := []int{}
|
||||
for r := 0; r < 3; r++ {
|
||||
if !modeB[r] {
|
||||
pickRows = append(pickRows, r)
|
||||
modeARows = append(modeARows, r)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
// available inputs 0..3
|
||||
available := []int{0, 1, 2, 3}
|
||||
// 随机打乱 available
|
||||
for i := len(available) - 1; i > 0; i-- {
|
||||
j := int(grand.Intn(i + 1))
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||||
available[i], available[j] = available[j], available[i]
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||||
weightedPick := func(avoidUsed bool) int {
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||||
cands := []int{}
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||||
ws := []float64{}
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||||
for _, c := range available {
|
||||
if avoidUsed && used[c] {
|
||||
continue
|
||||
}
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||||
w := 1.0
|
||||
if c == 0 {
|
||||
w += redBias * 3.0
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||||
} // 红色加权
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||||
cands = append(cands, c)
|
||||
ws = append(ws, w)
|
||||
}
|
||||
if len(cands) == 0 {
|
||||
for _, c := range available {
|
||||
w := 1.0
|
||||
if c == 0 {
|
||||
w += redBias * 3.0
|
||||
}
|
||||
cands = append(cands, c)
|
||||
ws = append(ws, w)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
sum := 0.0
|
||||
for _, w := range ws {
|
||||
sum += w
|
||||
}
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||||
rv := grand.Float64() * sum
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||||
acc := 0.0
|
||||
for i, w := range ws {
|
||||
acc += w
|
||||
if rv <= acc {
|
||||
return cands[i]
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||||
}
|
||||
}
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||||
return cands[len(cands)-1]
|
||||
}
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||||
// 给每个需要 pick 的行分配不同输入（如果 pickRows 数量 <= 4 则肯定可不重复）
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||||
picks := make(map[int]int) // row -> pick
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||||
for i, row := range pickRows {
|
||||
picks[row] = available[i%len(available)]
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||||
for _, row := range modeARows {
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||||
p := weightedPick(true)
|
||||
picks[row] = p
|
||||
used[p] = true
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||||
}
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||||
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||||
// 为 ModeB 行分配 offsets，保证多个 ModeB 行的 offset 不相同且不等于边界值
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||||
usedOffsets := map[int]bool{}
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||||
// 2) 先把 multipliers 写入 out（ModeA one-hot，ModeB 暂置 multipliers=0）
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for r := 0; r < 3; r++ {
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||||
if modeB[r] {
|
||||
// 随机取一个不同的 offset
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||||
var off int
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||||
for tries := 0; tries < 10; tries++ {
|
||||
off = minOffset + int(grand.Intn(maxOffset-minOffset+1))
|
||||
if !usedOffsets[off] {
|
||||
break
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||||
base := r * 5
|
||||
if !modeB[r] {
|
||||
p := picks[r]
|
||||
for c := 0; c < 4; c++ {
|
||||
if c == p {
|
||||
out[base+c] = 1
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||||
} else {
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||||
out[base+c] = 0
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||||
}
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||||
}
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// 若多次冲突仍然存在，仍使用最后一个 off（collision 可能性低）
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||||
usedOffsets[off] = true
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||||
// 写入 multipliers 全 0，offset = off
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||||
for c := 0; c < 4; c++ {
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||||
out[r*5+c] = 0
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||||
}
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||||
out[r*5+4] = uint8(off)
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||||
out[base+4] = 0 // 暂时保持 0，后面可能根据 sum 注入 offset
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} else {
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||||
// ModeA：拷贝/置换，只有一个 multiplier=1（pick），其他为0，offset=0
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pick := picks[r]
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||||
for c := 0; c < 4; c++ {
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||||
if c == pick {
|
||||
out[r*5+c] = 1
|
||||
} else {
|
||||
out[r*5+c] = 0
|
||||
}
|
||||
out[base+c] = 0
|
||||
}
|
||||
out[r*5+4] = 0
|
||||
out[base+4] = 0 // 将在下一步设置合法 offset
|
||||
}
|
||||
}
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||||
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||||
// 额外保护：防止三行输出仍然完全相同的常量或同一输入通道（极小概率）
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// 情况1：如果三行都是 ModeA 且 picks 全相同 -> 强制将其中一行改为拷贝另一个不同的输入（或改为 ModeB）
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if !modeB[0] && !modeB[1] && !modeB[2] {
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||||
if picks[0] == picks[1] && picks[1] == picks[2] {
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||||
// 将第三行改为 pick = (picks[2]+1)%4 保证不同
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||||
newPick := (picks[2] + 1) % 4
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||||
// 3) 基于每行 multipliers 的 sum 计算允许的 offset 上限，并在允许范围内按 brightnessScale 随机选择 offset
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||||
// allowedMaxOffset = min(maxOffsetBase, floor(255*(1 - sum))) 然后乘以 brightnessScale（线性缩放）
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||||
hadOffsetRow := false
|
||||
for r := 0; r < 3; r++ {
|
||||
base := r * 5
|
||||
// 计算 multipliers sum（目前为 0/1）
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||||
sum := 0
|
||||
for c := 0; c < 4; c++ {
|
||||
sum += int(out[base+c])
|
||||
}
|
||||
// 允许的最大 offset（绝对上限由 sum 决定）
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||||
allowedBySum := int(math.Floor(255.0 * (1.0 - float64(sum))))
|
||||
if allowedBySum < 0 {
|
||||
allowedBySum = 0
|
||||
}
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||||
// 想要的最大基线由 maxOffsetBase 决定，再乘以 brightnessScale
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||||
desiredMax := int(float64(maxOffsetBase) * brightnessScale)
|
||||
// 最终可用最大 offset（至少要大于等于 minOffsetBase 才能选择）
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||||
allowedMax := allowedBySum
|
||||
if desiredMax < allowedMax {
|
||||
allowedMax = desiredMax
|
||||
}
|
||||
if allowedMax < minOffsetBase {
|
||||
// 不足最小基线，设为 0（不可用 offset）
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||||
out[base+4] = 0
|
||||
} else {
|
||||
// 在 [minOffsetBase, allowedMax] 随机取一个 offset
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||||
off := minOffsetBase + int(grand.Intn(allowedMax-minOffsetBase+1))
|
||||
out[base+4] = uint8(off)
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||||
hadOffsetRow = true
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 4) 保证至少有一行有 offset（避免整个图都只靠拷贝导致暗）
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||||
if !hadOffsetRow {
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||||
// 尝试找到 sum < 1 的行 preferentially Rout (row 0) then others
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||||
rowChosen := -1
|
||||
for r := 0; r < 3; r++ {
|
||||
base := r * 5
|
||||
sum := 0
|
||||
for c := 0; c < 4; c++ {
|
||||
if c == newPick {
|
||||
out[2*5+c] = 1
|
||||
} else {
|
||||
out[2*5+c] = 0
|
||||
}
|
||||
sum += int(out[base+c])
|
||||
}
|
||||
out[2*5+4] = 0
|
||||
if sum < 1 {
|
||||
rowChosen = r
|
||||
break
|
||||
}
|
||||
}
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||||
if rowChosen == -1 {
|
||||
// 所有行 sum==1（很可能全部 one-hot），我们需要强制把其中一行的 multiplier 置为 0 并赋 offset
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||||
rowChosen = int(grand.Intn(3))
|
||||
base := rowChosen * 5
|
||||
for c := 0; c < 4; c++ {
|
||||
out[base+c] = 0
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
// 计算 allowedBySum 并设置 offset 为 min(allowedBySum, desired)，至少设为 minOffsetBase
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||||
base := rowChosen * 5
|
||||
sum := 0
|
||||
for c := 0; c < 4; c++ {
|
||||
sum += int(out[base+c])
|
||||
}
|
||||
allowedBySum := int(math.Floor(255.0 * (1.0 - float64(sum))))
|
||||
if allowedBySum < minOffsetBase {
|
||||
// 若仍不足则设为 min(minOffsetBase, allowedBySum) 或强制给一个较小的值
|
||||
if allowedBySum > 0 {
|
||||
out[base+4] = uint8(allowedBySum)
|
||||
} else {
|
||||
out[base+4] = uint8(minOffsetBase) // 最后手段（风险低，因为我们可能已把 sum=0）
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
desiredMax := int(float64(maxOffsetBase) * brightnessScale)
|
||||
if desiredMax > allowedBySum {
|
||||
desiredMax = allowedBySum
|
||||
}
|
||||
if desiredMax < minOffsetBase {
|
||||
desiredMax = minOffsetBase
|
||||
}
|
||||
off := minOffsetBase + int(grand.Intn(desiredMax-minOffsetBase+1))
|
||||
out[base+4] = uint8(off)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 情况2：如果三行都是 ModeB 且 offsets 有重复（理论上不可能因为我们尽量保证唯一），强制调整
|
||||
if modeB[0] && modeB[1] && modeB[2] {
|
||||
if out[4] == out[9] && out[9] == out[14] {
|
||||
// adjust third offset by +17 (并截断到范围)
|
||||
newOff := int(out[14]) + 17
|
||||
if newOff > maxOffset {
|
||||
newOff = minOffset + ((newOff - minOffset) % (maxOffset - minOffset + 1))
|
||||
}
|
||||
out[14] = uint8(newOff)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 最后 5 个字节由 caller 指定（alpha 行）并固定
|
||||
// 5) 最后 5 个字节（alpha 行）由 caller 指定并固定
|
||||
for i := 0; i < 5; i++ {
|
||||
out[15+i] = alphaRow[i]
|
||||
}
|
||||
@@ -146,6 +225,7 @@ func RandomMatrixNoSingleColor(seed int64, alphaRow [5]uint8, brightChance float
|
||||
return out
|
||||
}
|
||||
|
||||
func RandomMatrixDefaultAlphaNoSingleColor(seed int64, brightChance float64) [20]uint8 {
|
||||
return RandomMatrixNoSingleColor(seed, [5]uint8{0, 0, 0, 1, 0}, brightChance)
|
||||
// 便利 wrapper：默认 redBias=0.6，brightnessScale=0.5
|
||||
func RandomMatrixNoSingleColorBrightDefault(seed int64, alphaRow [5]uint8, brightChance float64) [20]uint8 {
|
||||
return RandomMatrixNoSingleColorBright(seed, alphaRow, brightChance, 0.6, 0.5)
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -9,6 +9,7 @@ import (
|
||||
"blazing/logic/service/fight/info"
|
||||
"blazing/logic/service/space"
|
||||
"sync/atomic"
|
||||
"time"
|
||||
|
||||
"blazing/modules/base/service"
|
||||
|
||||
@@ -46,6 +47,36 @@ type OgrePetInfo struct {
|
||||
Ext uint32 `struc:"skip"` //是否变尼尔尼奥
|
||||
}
|
||||
|
||||
func (o *OgrePetInfo) RandSHiny() {
|
||||
o.ShinyInfo = make([]model.GlowFilter, 1)
|
||||
// 假设 t 是包含 ShinyInfo 字段的结构体，ShinyInfo 是 GlowFilter 类型的切片
|
||||
o.ShinyInfo[0] = model.GlowFilter{
|
||||
// 光晕颜色：白色（十六进制 0xFFFFFF），符合 uint32 类型
|
||||
Color: 65535,
|
||||
// 透明度：0.8（0.0~1.0 范围内的合理值，float64 类型）
|
||||
Alpha: 0.3,
|
||||
// 水平模糊量：10（0~255 范围内，uint8 类型，略高于默认值6）
|
||||
BlurX: 20,
|
||||
// 垂直模糊量：10（与 BlurX 对称，uint8 类型）
|
||||
BlurY: 20,
|
||||
// 发光强度：8（0~255 范围内，uint8 类型，略高于默认值2）
|
||||
Strength: 1,
|
||||
// 滤镜应用次数：2（1~3 范围内，int 类型，非默认值1）
|
||||
Quality: 2,
|
||||
// 内侧发光：true（bool 类型，模拟开启内侧发光）
|
||||
Inner: true,
|
||||
// 挖空：false（bool 类型，保持默认逻辑）
|
||||
Knockout: false,
|
||||
// 颜色矩阵：标准 RGBA 矩阵（20个uint8，符合 [20]uint8 数组类型）
|
||||
// 矩阵含义：R=100%、G=100%、B=100%、A=100%，无颜色偏移
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
o.ShinyInfo[0].ColorMatrixFilter = RandomMatrixNoSingleColorBrightDefault(time.Now().Unix(), [5]uint8{0, 0, 0, 1, 0}, 0.6)
|
||||
//g.Dump(ttt.ShinyInfo)
|
||||
// ttt.Shiny = 0 //待确认是否刷新异色
|
||||
}
|
||||
|
||||
type Player struct {
|
||||
MainConn gnet.Conn
|
||||
baseplayer
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
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