Functional programming 处于功能/状态的鸡或蛋

我读过“纯功能游戏”系列

它讨论了一些构建（半）纯游戏世界更新循环的有趣技术

然而，我有以下附带的意见，我似乎不能左右我的头：

假设你有一个系统，其中每个敌人和每个玩家都是独立的参与者，或者是独立的纯功能

假设他们都得到一个“世界状态”作为输入，并输出一个新的世界状态（或者，如果你用参与者的术语思考，则将新的世界状态发送给下一个参与者，例如以“游戏渲染”参与者结束）

然后，有两种方法可以实现这一点：

要么你从一个演员开始（f.i.玩家），然后喂他“当前世界”。 然后，你把新世界喂给下一个敌人，依此类推，直到所有演员都改变了世界。然后，最后一个世界就是可以馈送到渲染循环的新世界。（或者，如果您阅读了上述文章，您将得到世界上发生的事件列表，这些事件可以被处理）

第二种方法，就是同时给所有参与者当前的世界状态。它们生成任何可能发生冲突的更改（例如，两个敌人和玩家可以在同一动画帧中拿走一枚硬币）->由游戏系统通过处理事件来解决这些冲突。通过处理所有事件，游戏参与者创建了新世界，将在下一个更新帧中使用

我有一种感觉，我正面临着完全相同的“竞争条件”问题，我希望通过使用带有不可变数据的纯函数来避免这个问题

---

这里有什么建议吗？

我没有读过这篇文章，但在硬币的例子中，你正在创建一种全局变量：你给所有参与者一份世界状态的副本，你假设每个参与者都会评估游戏，做出决定，并期望他们的行动会成功，而不管最后一个阶段是解决冲突。我不会称之为比赛状态，而是“盲目状态”，是的，这是行不通的

我想您使用此解决方案是为了允许并行性，而在解决方案1中不可用。在我看来，问题在于责任

硬币必须和应用程序中的任何东西一样属于参与者（充当资源管理器的服务器）。这个演员是唯一负责决定硬币会发生什么的人

所有请求（是否有要抓取的东西、抓取的东西、放下的东西……）都应发送给该参与者（每个单元格、每个地图、每个关卡或任何对游戏有意义的分割）

---

您将如何管理它取决于您：按照接收顺序服务所有请求，缓冲它们直到同步消息出现，并做出随机决定或优先级决定。。。在任何情况下，服务器都能够成功或失败地回复所有参与者，而不存在任何竞争条件的风险，因为服务器进程（至少在erlang中）在单个内核上运行，并且一次只处理一条消息。

除了Pascal answer之外，您还可以通过拆分来解决并行化问题（我假设是巨大的映射）对于依赖于其邻居的最后一个状态（或部分状态，如边）的较小块。这允许您将此游戏分发到多个节点。

有趣的是，每个硬币都可以有这样一个服务器。在你回答之后，我仍在努力理解的一件事是，系统如何知道所有参与者都采取了行动。如果所有玩家/敌人都在同一个世界实例上行动，我将如何实现终端状态？或者我只是做一个“轮换”演员，处理结束移动消息并使用需要达到0的剩余玩家值重播。有什么见解吗？每个硬币一台服务器可能是极端的：o），主要是因为游戏的每个参与者都必须知道它的pid才能与之通信，但正如我所说的，每个细胞一台服务器是可以实现的。有趣的是，每个过程只有很少的简单事情要做。编写速度快，易于测试，如果使用OTP的gen_server，只需测试“无状态”回调函数。如果游戏是同步的，即要求所有或部分演员参与，然后游戏继续进行，“回合”演员可以完成任务。消息在一个VM中传递是高效的，比用户界面快得多。是的，这很有趣，但我会做相反的事情：将地图分成块，每个块取决于当前状态，在块内部，让每个参与者取决于块中不同参与者的产品状态？@buddhabrot很难说。这取决于具体的游戏。我认为演员不应该得到整个世界，而应该只得到对他们来说重要的东西，然后他们在轮到的时间内做出决定，并将决定发送给演员。如果它因某种原因被拒绝，那么它可以做出另一个快速的决定或坚持到下一个回合。请注意，当它等待前一个WorldState产品时，实际上并不需要参与者（它不是并发的）。在区块主循环中也可以这样做，而不必为每个参与者复制WorldState。游戏世界中的并行性必须得到支持，而不是通过使用全局状态来对抗。你可能会发现这里的讨论是相关的：同时要记住的最重要的一点是，每个参与者对世界都有自己的看法——如果不停止系统对其进行取证检查，就永远无法完全观察到“全球状态”。这就是现实世界的运作方式，与全局状态的过程方式相比，在Erlang中编写模拟更容易推理。第一个解决方案将序列化所有播放器进程的处理，并消除大部分并行性，而第二个解决方案假设您可以拥有一致的全局状态，所有人都可以同时访问。将世界状态保存在一个单独的进程/进程集中，并允许播放器进程在需要读取/保存状态时访问它。这保留了更多的并行性，并且是m