perf: 使用数组代替map优化元素计算性能

common/data/Element/element.go

@@ -42,15 +42,15 @@ const (
 	maxMatrixSize = 227 // 矩阵维度（覆盖最大属性ID 226）
 )
 
-// 合法单属性ID集合（快速校验）
-var validSingleElementIDs = map[int]bool{
+// 合法单属性ID集合（按ID直接索引，避免运行时 map 查找）
+var validSingleElementIDs = [maxMatrixSize]bool{
 	1: true, 2: true, 3: true, 4: true, 5: true, 6: true, 7: true, 8: true, 9: true, 10: true,
 	11: true, 12: true, 13: true, 14: true, 15: true, 16: true, 17: true, 18: true, 19: true, 20: true,
 	221: true, 222: true, 223: true, 224: true, 225: true, 226: true,
 }
 
-// 元素名称映射（全属性对应，便于日志输出）
-var elementNameMap = map[ElementType]string{
+// 元素名称映射（按ID直接索引，便于日志输出）
+var elementNameMap = [maxMatrixSize]string{
 	ElementTypeGrass:     "GRASS",
 	ElementTypeWater:     "WATER",
 	ElementTypeFire:      "FIRE",
@@ -198,46 +198,55 @@ type ElementCombination struct {
 	ID        int          // 组合唯一ID
 }
 
-// 全局预加载资源（程序启动时init初始化，运行时直接使用）
+// 全局预加载资源（程序启动时初始化，运行时只读）
 var (
-	// 元素组合池：key=组合ID，value=组合实例（预加载所有合法组合）
-	elementCombinationPool = make(map[int]*ElementCombination, 150) // 128双+26单=154，预分配足够容量
-	// 单属性克制矩阵（预初始化所有特殊克制关系，默认1.0）
+	validCombinationIDs      [maxMatrixSize]bool
+	elementCombinationPool   [maxMatrixSize]ElementCombination
+	dualElementSecondaryPool [maxMatrixSize]ElementType
 	matrix                   [maxMatrixSize][maxMatrixSize]float64
+	Calculator               *ElementCalculator
 )
 
 // init 预加载所有资源（程序启动时执行一次，无并发问题）
 func init() {
-	// 1. 初始化单属性克制矩阵
 	initFullTableMatrix()
+	initElementCombinationPool()
+	Calculator = NewElementCalculator()
+}
 
-	// 2. 预加载所有单属性组合
-	for id := range validSingleElementIDs {
-		combo := &ElementCombination{
+func initElementCombinationPool() {
+	for id, valid := range validSingleElementIDs {
+		if !valid {
+			continue
+		}
+		validCombinationIDs[id] = true
+		elementCombinationPool[id] = ElementCombination{
 			Primary: ElementType(id),
-			Secondary: nil,
 			ID:      id,
 		}
-		elementCombinationPool[id] = combo
 	}
 
-	// 3. 预加载所有双属性组合
 	for dualID, atts := range dualElementMap {
 		primaryID, secondaryID := atts[0], atts[1]
-		// 按ID升序排序，保证组合一致性
 		primary, secondary := ElementType(primaryID), ElementType(secondaryID)
 		if primary > secondary {
 			primary, secondary = secondary, primary
 		}
-		combo := &ElementCombination{
+
+		dualElementSecondaryPool[dualID] = secondary
+		validCombinationIDs[dualID] = true
+		elementCombinationPool[dualID] = ElementCombination{
 			Primary:   primary,
-			Secondary: &secondary,
+			Secondary: &dualElementSecondaryPool[dualID],
 			ID:        dualID,
 		}
-		elementCombinationPool[dualID] = combo
 	}
 }
 
+func isValidCombinationID(id int) bool {
+	return id > 0 && id < maxMatrixSize && validCombinationIDs[id]
+}
+
 // IsDual 判断是否为双属性
 func (ec *ElementCombination) IsDual() bool {
 	return ec.Secondary != nil
@@ -245,84 +254,82 @@ func (ec *ElementCombination) IsDual() bool {
 
 // Elements 获取所有属性列表
 func (ec *ElementCombination) Elements() []ElementType {
-	if ec.IsDual() {
-		return []ElementType{ec.Primary, *ec.Secondary}
+	if secondary := ec.Secondary; secondary != nil {
+		return []ElementType{ec.Primary, *secondary}
 	}
 	return []ElementType{ec.Primary}
 }
 
 // String 友好格式化输出
 func (ec *ElementCombination) String() string {
-	primaryName := elementNameMap[ec.Primary]
-	if !ec.IsDual() {
-		return fmt.Sprintf("(%s)", primaryName)
+	if secondary := ec.Secondary; secondary != nil {
+		return fmt.Sprintf("(%s, %s)", elementNameMap[ec.Primary], elementNameMap[*secondary])
 	}
-	return fmt.Sprintf("(%s, %s)", primaryName, elementNameMap[*ec.Secondary])
+	return fmt.Sprintf("(%s)", elementNameMap[ec.Primary])
 }
 
-// ElementCalculator 无锁元素克制计算器（依赖预加载资源）
+// ElementCalculator 无锁元素克制计算器（所有倍数在初始化阶段预计算）
 type ElementCalculator struct {
-	offensiveCache map[string]float64 // 攻击克制缓存（运行时填充，无并发写）
+	offensiveTable [maxMatrixSize][maxMatrixSize]float64
 }
 
-// NewElementCalculator 创建计算器实例（仅初始化缓存）
+// NewElementCalculator 创建计算器实例（构建只读查表缓存）
 func NewElementCalculator() *ElementCalculator {
-	return &ElementCalculator{
-		offensiveCache: make(map[string]float64, 4096), // 预分配大容量缓存
+	c := &ElementCalculator{}
+	c.initOffensiveTable()
+	return c
+}
+
+func (c *ElementCalculator) initOffensiveTable() {
+	for attackerID, valid := range validCombinationIDs {
+		if !valid {
+			continue
+		}
+		attacker := &elementCombinationPool[attackerID]
+		for defenderID, valid := range validCombinationIDs {
+			if !valid {
+				continue
+			}
+			defender := &elementCombinationPool[defenderID]
+			c.offensiveTable[attackerID][defenderID] = c.calculateMultiplier(attacker, defender)
+		}
 	}
 }
 
 // getMatrixValue 直接返回矩阵值（修复核心问题：不再将0转换为1）
 func (c *ElementCalculator) getMatrixValue(attacker, defender ElementType) float64 {
-	return matrix[attacker][defender] // 矩阵默认已初始化1.0，特殊值直接返回
+	return matrix[attacker][defender]
 }
 
-// GetCombination 获取元素组合（直接从预加载池读取）
+// GetCombination 获取元素组合（直接按ID索引）
 func (c *ElementCalculator) GetCombination(id int) (*ElementCombination, error) {
-	combo, exists := elementCombinationPool[id]
-	if !exists {
+	if !isValidCombinationID(id) {
 		return nil, fmt.Errorf("invalid element combination ID: %d", id)
 	}
-	return combo, nil
+	return &elementCombinationPool[id], nil
 }
 
-// GetOffensiveMultiplier 计算攻击方→防御方的克制倍数（缓存优先）
+// GetOffensiveMultiplier 计算攻击方→防御方的克制倍数（只读查表）
 func (c *ElementCalculator) GetOffensiveMultiplier(attackerID, defenderID int) (float64, error) {
-	// 1. 获取预加载的组合实例
-	attacker, err := c.GetCombination(attackerID)
-	if err != nil {
-		return 0, fmt.Errorf("attacker invalid: %w", err)
+	if !isValidCombinationID(attackerID) {
+		return 0, fmt.Errorf("attacker invalid: invalid element combination ID: %d", attackerID)
 	}
-	defender, err := c.GetCombination(defenderID)
-	if err != nil {
-		return 0, fmt.Errorf("defender invalid: %w", err)
+	if !isValidCombinationID(defenderID) {
+		return 0, fmt.Errorf("defender invalid: invalid element combination ID: %d", defenderID)
 	}
-
-	// 2. 缓存键（全局唯一）
-	cacheKey := fmt.Sprintf("a%d_d%d", attackerID, defenderID)
-	if val, exists := c.offensiveCache[cacheKey]; exists {
-		return val, nil
-	}
-
-	// 3. 核心计算+缓存
-	val := c.calculateMultiplier(attacker, defender)
-	c.offensiveCache[cacheKey] = val
-	return val, nil
+	return c.offensiveTable[attackerID][defenderID], nil
 }
 
 // calculateMultiplier 核心克制计算逻辑
 func (c *ElementCalculator) calculateMultiplier(attacker, defender *ElementCombination) float64 {
-	// 场景1：单→单
 	if !attacker.IsDual() && !defender.IsDual() {
 		return c.getMatrixValue(attacker.Primary, defender.Primary)
 	}
 
-	// 场景2：单→双
 	if !attacker.IsDual() {
 		y1, y2 := defender.Primary, *defender.Secondary
 		m1 := c.getMatrixValue(attacker.Primary, y1)
 		m2 := c.getMatrixValue(attacker.Primary, y2)
-
 		switch {
 		case m1 == 2 && m2 == 2:
 			return 4.0
@@ -333,12 +340,10 @@ func (c *ElementCalculator) calculateMultiplier(attacker, defender *ElementCombi
 		}
 	}
 
-	// 场景3：双→单
 	if !defender.IsDual() {
 		return c.calculateDualToSingle(attacker.Primary, *attacker.Secondary, defender.Primary)
 	}
 
-	// 场景4：双→双
 	x1, x2 := attacker.Primary, *attacker.Secondary
 	y1, y2 := defender.Primary, *defender.Secondary
 	coeffY1 := c.calculateDualToSingle(x1, x2, y1)
@@ -350,7 +355,6 @@ func (c *ElementCalculator) calculateMultiplier(attacker, defender *ElementCombi
 func (c *ElementCalculator) calculateDualToSingle(attacker1, attacker2, defender ElementType) float64 {
 	k1 := c.getMatrixValue(attacker1, defender)
 	k2 := c.getMatrixValue(attacker2, defender)
-
 	switch {
 	case k1 == 2 && k2 == 2:
 		return 4.0
@@ -361,60 +365,49 @@ func (c *ElementCalculator) calculateDualToSingle(attacker1, attacker2, defender
 	}
 }
 
-var Calculator = NewElementCalculator()
-
 // TestAllScenarios 全场景测试（验证预加载和计算逻辑）
 func TestAllScenarios() {
-
-	// 测试1：单→单（草→水）
 	m1, _ := Calculator.GetOffensiveMultiplier(1, 2)
 	fmt.Println("草→水: %.2f（预期2.0）", m1)
 	if math.Abs(m1-2.0) > 0.001 {
 		fmt.Println("测试1失败：实际%.2f", m1)
 	}
 
-	// 测试2：特殊单→单（混沌→虚空）
 	m2, _ := Calculator.GetOffensiveMultiplier(222, 226)
 	fmt.Println("混沌→虚空: %.2f（预期0.0）", m2)
 	if math.Abs(m2-0.0) > 0.001 {
 		fmt.Println("测试2失败：实际%.2f", m2)
 	}
 
-	// 测试3：单→双（火→冰龙（43））
 	m3, _ := Calculator.GetOffensiveMultiplier(3, 43)
 	fmt.Println("火→冰龙: %.2f（预期1.5）", m3)
 	if math.Abs(m3-1.5) > 0.001 {
 		fmt.Println("测试3失败：实际%.2f", m3)
 	}
 
-	// 测试4：双→特殊单（混沌暗影（92）→神灵（223））
 	m4, _ := Calculator.GetOffensiveMultiplier(92, 223)
 	fmt.Println("混沌暗影→神灵: %.2f（预期1.25）", m4)
 	if math.Abs(m4-1.25) > 0.001 {
 		fmt.Println("测试4失败：实际%.2f", m4)
 	}
 
-	// 测试5：双→双（虚空邪灵（113）→混沌远古（98））
 	m5, _ := Calculator.GetOffensiveMultiplier(113, 98)
 	fmt.Println("虚空邪灵→混沌远古: %.2f（预期0.875", m5)
 	if math.Abs(m5-0.875) > 0.001 {
 		fmt.Println("测试5失败：实际%.2f", m5)
 	}
 
-	// 测试6：缓存命中
 	m6, _ := Calculator.GetOffensiveMultiplier(113, 98)
 	if math.Abs(m6-m5) > 0.001 {
 		fmt.Println("测试6失败：缓存未命中")
 	}
 
-	// 测试7：含无效组合（电→地面）
 	m7, _ := Calculator.GetOffensiveMultiplier(5, 7)
 	fmt.Println("电→地面: %.2f（预期0.0）", m7)
 	if math.Abs(m7-0.0) > 0.001 {
 		fmt.Println("测试7失败：实际%.2f", m7)
 	}
 
-	// 测试8：双属性含无效（电战斗→地面）
 	m8, _ := Calculator.GetOffensiveMultiplier(35, 7)
 	fmt.Println("电战斗→地面: %.2f（预期0.25）", m8)
 	if math.Abs(m8-0.25) > 0.001 {