1.游戏中的优化是什么意思

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2.游戏优化包括哪些

游戏软件的优化和一般软件是有一些区别游戏通常是软实时（soft real-time），就是说运行上有时间限制，但没有硬实时般严格先谈固定硬件的游戏平台，如游戏机和街机在这些平台上，通常会设置固定的帧率目标，例如30 FPS（即每帧33.3毫秒）。

3.游戏优化是什么原理

游谷歌泛域名站群戏开发者希望在这个时间限制下，尽量提升游戏的品质，例如更精细的角色和场境、加入更多效果、提升人工智能水平等优化的目的除了令游戏顺畅，也是提升游戏品质的必要条件之一对于PC或手机平台，因为硬件的性能有很大差异，优化就没有一个具体的目标，而是希望尽可能在大部分平台上都能做得最好（虽然PC游戏有几百FPS的情况，但实质上几乎不能增加流畅性）。

4.游戏的优化是怎么做的

从玩家角度，我认为游戏的性能指标大概有这几方面：平均帧率流畅性（不要「卡」，专业地说就是少spikes）互动延迟（输入后至看到反应的时长）等待时间（读盘、写档、网络连接等）内存用量游戏体积网络流量（主要是

5.游戏优化差是指哪方面的

移动平台谷歌泛域名站群）耗电量（主要是移动平台）而在开发的角度来说，我认为优化方法可以分为无损和有损的无损是指不影响品质，纯粹通过技术上的优化去提升整体性能而有损是指通过简化、近似化去改善性能，例如简化着色器（shader）、要求美术降低某角色的。

6.游戏优化技术

三角形数目、要求关卡设计师减少一些NPC等优化前我们要先进行性能剖析（profiling），找出性能问题的核心，然后再看看有什么方法可以尝试主要可分为算法上的和底层的优化方法不详细说明，就举个例子吧例如，在二维

7.游戏优化有用吗

弹幕射击游戏中，需把大量子弹与飞机做碰撞测试（相交测试）如果有n颗子弹，m个可被击中的目标，蛮力法需要mn次测试我们可以看情况，使谷歌泛域名站群用一些空间分割的算法，把子弹和目标分配到不同的空间范围里，只需对每个范围里的物体做测试。

8.游戏优化方案

而在底层方面，我们可以考虑使用多线性、SIMD指令，并考虑到缓存一致性等方面去优化上述例子主要是在CPU上进行的游戏逻辑方面的优化，而许多游戏中也需要在CPU/GPU上对图形方面进行优化在PC/手机平台上，因为瓶颈不固定，游戏开发者通常会尽力优化每一个部分。

9.游戏优化方向

----------@孟德尔和 @Thinkraft提到了Quake的平方根倒数，我引用一篇以前写的文章，测试SSE指令和Quake的实现：在1999年，id software公司发布了《雷神之锤III

10.游戏优化什么意谷歌泛域名站群思

竞技场(Quake III Arena)》巨作，此第一身射击游戏有别于前作，以多人连綫游戏为主轴，得到空前的成功在2002、2003年间，网上出现一段关于该游戏中的源代码讨论，那段代码是这样的：float Q_rsqrt( float number ) { long i; float x2, y; const float threehalfs = 1.5F; x2 = number * 0.5F; y = number; i = *(long*)&y; // evil float谷歌泛域名站群ing point bit level hacking i = 0x5f3759df - (i >> 1); // what the fuck? y = *(float*) &i; y = y * (threehalfs - (x2 * y * y)); // 1st iteration // y = y * (threehalfs - (x2 * y * y)); // 2nd iteration, this can be removed return y; } 。

它是用于计算一谷歌泛域名站群个单精度浮点数的平方根倒数（reciprocal square root, 即1/sqrt(x)）平方根倒数在游戏中经常用到，例如把矢量归一化（normalize）时，就要计算n = v / sqrt(v ⋅ v)。

6.2 监督和反馈6.2.1 监督执行： 定期监督计划的执行，确保所有活动按计划进行。

此段代码使用了牛顿法（Newton’s method）去提升精确度，但令人渍渍称奇的是它计算初始估值的这一句：i=0x5f3759df-(i>>1);它利用了IEEE754浮点数的二进制表示来计算第一个

近似值此方法是谁发明的，魔术数字（magic number） 0x5f3759df 从何而来，暂谷歌泛域名站群时也没有确切的证据但现在已找到比这更优的魔术数字[1]然而，本文想带出的是，虽然此方法如此神奇，在现今的机器上通常不是最理想的。

在PC上，自1999年Intel推出的Pentium III，就已经加入了SSE指令集，当中的rsqrtss指令就是能够计算一个单精度浮点数的平方根倒数此外，rsqrtps则能同时计算四个单精度浮点数的平方根倒数。

测试我们可以写一个程序简单测试一下:（略……）结果及分析使用VS2008 (缺省release配置)，在i7 920 2.67Ghz上的結果： dummy 363.8ms error= 83.70051795% standard 1997.4谷歌泛域名站群ms error= 0.00000871% quake 586.1ms error= 0.17520049%

quake2nd 970.1ms error= 0.00046543% dummy_ss 109.4ms error= 83.70051795% vsqrt_ss 1160.3ms error= 0.00000871%

rsqrt_ss 108.3ms error= 0.03087627% rt2nd_ss 180.6ms error= 0.00002188% dummy_ps 26.8ms error= 谷歌泛域名站群83.70051795% vsqrt_ps 288.4ms error= 0.00000871% rsqrt_ps 27.0ms error= 0.03087627% rt2nd_ps 53.4ms error= 0.00002188%

standard用了标准库的sqrt()函数，编译器使用传统FPU的运算计算开方和倒数quake和quake2nd的确比standard快，但quake的相對误差峰值约是千分之2，误差较大quake2nd则用接近一倍的运算时间来改善精确度，相對误差峰值降至约百万分之5。

divsqrt_ss使用了SSE运算，准确程度谷歌泛域名站群与standard相同，而耗时仅比quake2nd慢一点点实际上，如果在编译器开启/arch:SSE，standard也会使用SSE运算，产生的代码和divsqrt_ss相约，性能也差不多。

重点来了，rsqrt_ss的耗时只有quake的18%，而相對误差峰值也更好，约万分之3仔细一看，发现它的耗时与dummy_ss相若换句话说，因为使用了流水綫的潜伏时间，其数据吞吐量和至dummy_ss相若。

那么，再比较使用多一次牛顿迭代的版本rsqrt2nd_ss的耗时也只有quake2nd的18%而相對误差值也更好，去到千万分之2的水平最后，若真正运用了SIMD的并行运算能力，使用ps后缀的指令又会如何谷歌泛域名站群？在此测试中，可以看到性能比ss版本的提升了3至4倍。

而rsqrt_ps也因流水綫达至dummy_ps的吞吐量rsqrt_ps比quake版本快20倍以上，比standard版本快70倍以上总结虽然quake里的平方根倒数算法是令人津津乐道的话题，但从应用来说，它并不一定是最好的选择。

……参考[1] Lomont, Chris. "Fast inverse square root." Technical Report, 2003.http://www.lomont.org/Math/Papers/

2003/InvSqrt.pdf

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