各位同仁，各位对高性能JavaScript游戏开发充满热情的工程师们，欢迎来到今天的讲座。我们今天要探讨的话题，是JavaScript实时游戏开发中一个至关重要，却又常常被忽视的性能瓶颈——垃圾回收（Garbage Collection，简称GC），以及如何通过编写“零GC”代码，来确保我们的游戏拥有稳定如磐的帧率。 在现代Web技术栈中，JavaScript已经成为构建复杂、交互式乃至视觉效果惊艳的游戏的重要力量。然而，与C++这类底层语言不同，JavaScript的内存管理是自动的。这给我们带来了开发的便利，但也引入了一个潜在的“黑箱”：我们无法直接控制内存的分配与释放。正是这个“黑箱”，在不恰当的时机，可能以毫秒级的卡顿，彻底破坏玩家的游戏体验。对于追求60帧甚至更高帧率的实时游戏而言，哪怕是几十毫秒的GC暂停，都可能意味着明显的“掉帧”或“卡顿”。 我们的目标是深入理解JavaScript的垃圾回收机制，识别那些在游戏循环中会触发GC的常见代码模式，并学习一系列行之有效的技术，从而在游戏的核心循环（Game Loop）中实现“零GC”，让我们的游戏运行得像丝般顺滑。 理解Jav …
Python中的博弈论（Game Theory）应用：多智能体间的纳什均衡搜索
Python在博弈论中的应用：多智能体间的纳什均衡搜索 大家好，今天我们将深入探讨博弈论及其在Python中的应用，重点关注如何在多智能体环境中寻找纳什均衡。博弈论是一个研究理性个体在策略互动中做出决策的数学框架，它在经济学、政治学、计算机科学等领域都有着广泛的应用。而Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库，使得我们可以方便地构建博弈模型并进行求解。 1. 博弈论基础概念回顾 在深入代码之前，我们需要回顾一些博弈论的基本概念： 博弈 (Game): 描述多个参与者（智能体）之间相互作用的数学模型。 参与者 (Player): 博弈中的决策者，也称为智能体。 策略 (Strategy): 参与者在博弈中可以采取的行动方案。 策略组合 (Strategy Profile): 所有参与者选择的策略的集合。 收益 (Payoff): 参与者在特定策略组合下获得的效用或奖励。 纳什均衡 (Nash Equilibrium): 一种策略组合，其中任何参与者都无法通过单方面改变策略来提高自己的收益，即在给定其他参与者的策略下，每个参与者的策略都是最优的。 2. 博弈的表示方法 在P …