无境

有幸加入鹅厂 曾经在2020年4月份立下加入鹅厂的flag，那时候真的很焦虑，觉得工作上做的内容得不到提升，还占据了个人学习时间，但却一直有一颗希望在职业道路上能走很远的心。很幸运在一年后，2021年4月13日收回来这个flag，正式加入鹅厂，这也是错过了当年校招，从科韵路小厂社招入行的我在职业上的一个重要转折点。 腾讯面试流程真的很长，在我主动向面试官提出“无论结果怎么样，希望面试流程加快一下，目前还有其他Offer在催”后，整体流程还是走了一个月，本来应该是一件特别兴奋的事，然而实际我只在二面过了（代表技术上基本过了）的时候比较兴奋，其他时候实在是等得很无语，有一种“赶紧给个痛快吧”的心情，这就跟等高考成绩开奖似的，但与那伤心的回忆不一样的是，这次最后等到的是喜讯。 这篇文章就以一个小厂出身的游戏客户端开发的角度，讲一下进鹅厂的感受吧。 上班环境 班车 腾讯班车可以说是国内企业最大的班车系统了，班车基本覆盖深圳绝大部分路线，时间覆盖到早上7点到晚上11点，通勤就算再困难都有班车兜底，实实在在解决了很多同事的通勤问题，身边有不少同事都是固定坐班车通勤的，腾讯班车站点附近的房源也是 ...

初到科韵路 18年夏天，我毕业了，带着我那简陋的unity游戏demo以及我的游戏梦来到了广州科韵路，你问我什么是科韵路？ 广州游戏圈的“科韵路精神” 科韵路互联网“工厂” 很遗憾，年幼的我还没有意识到问题的严重性，之所以选择科韵路，是因为我家就在广州附近，招聘APP上看起来广州的游戏公司很多，容易找工作。就这样，我简单收拾一下行李以及临时准备的一份Lua面试抱佛脚提纲，带着为什么这个行业学习用C#，工作写Lua，面试问Cpp的疑问，前往了广州。 求职之路 当然，我也不是什么也没准备就直接来了广州，在这之前我先是精心挑选了几家心仪的公司，逐个去跟对方HR打招呼，投简历，小心翼翼地，但回复基本上不是快捷回复不合适就是说我没有经验，既然找工作需要工作经验，获得经验又需要先工作，那行业新人何去何从？ 显然，并不是我挑工作，而是工作挑我，我是那个被放在资本市场上，让资本纵横对比后选出其中一个性价比最高的商品，认清了现实的我，直接开启了海投模式，看上去稍微靠谱的jd，我基本都投上了，毕竟要获得工作得先获得面试机会。 深X游戏 这家公司第一轮面试就是HR面，HR小姐姐看上去很年轻，跟爷一样还 ...

把Hexo部署到云服务器 前言 虽然我们可以把Hexo免费部署到Github Pages上，但是考虑到国内网络访问Github并不是那么友好，我决定把博客部署到自己的云服务器上。部署的前提是得有一个云服务器，本文以腾讯云为例简单说明一下，主要是记录自己踩过的坑，避免哪天重新搭建的时候重复踩坑。 服务器环境 我服务器装的是腾讯云提供有的宝塔面板镜像，CentOs 7.9 64位，集成软件：LNMP，LAMP，tomcat，Node.js。当然不装宝塔也可以，只是对于博主这种非Linux技术栈的人来说，宝塔面板方便很多。 部署步骤 友情提示 本文除非明确说明是在本地操作的，否则所有步骤都是在云服务器上操作。 Git安装 参考：Hexo博客部署到腾讯云服务器(使用宝塔面板) 其实上面镜像安装完毕后，自带已经有git，但是我跟着这篇文章(文章中Git安装及配置的1~3步)重新安装了一遍最新版，安装在/home/git/目录下,安装的版本是2.29.2。如果是用自带的git的话，应该也没什么问题。 创建git用户并部署环境 创建git用户 1adduser git 新增git用户(注意这个g ...

Hexo-Butterfly主题与Wordpress-Sakura主题对比 最近把博客从Wordpress迁移到Hexo，主题也从原本的Sakura换到Butterfly，原因主要有两点： Butterfly主题版面可以说非常舒服，原本Sakura主题的文章排版，作为技术博客，看着有点累。 Hexo对Markdown语法支持度非常高，对于平时都是用Markdown写文的人来说很方便，且对于有把文章发布到多个平台的需求的人来说，这一点非常重要，Markdown可以很好地统一排版格式，图片链接等。而Wordpress发布Markdown一般都是需要再编辑的（即使用上了插件），不然部分内容的展示会有问题。 上面两点是本次迁移的主要原因，但其实Hexo搭建、配置和美化的过程还是比Wordpress要麻烦很多，毕竟Wordpress是小白都可以用的一键搭站框架，后续管理也有可视化后台，Hexo除了可以统一Markdown发布的优点外，后续的维护、更新发布都没那么方便，而且发布依赖特定环境去生成静态网页，但Hexo的这个Butterfly主题实在是太合适了，而且平时写文也是在电脑上写，并不需要 ...

UGUI性能优化总结 UGUI基础 Canvas Canvas是一个Native层实现的Unity组件，被Unity渲染系统用于渲染分层几何体（layered geometry）在游戏世界空间中。 Canvas负责把它们包含的Mesh合批，生成合适的渲染命令发送给Unity图形系统。以上行为都是在Native C++代码中完成，我们称之为Rebatch或者Batch Build，当一个Canvas中包含的几何体需要Rebacth时，这个Canvas就会被标记为Dirty状态。 Canvas Renderer 几何体数据是通过Canvas Renderer组件被提交到Canvas中。 子Canvas Canvas组件可以嵌套在另一个Canvas组件下，我们称为子Canvas，子Canvas可以把它的子物体与父Canvas分离，使得当子Canvas被标记为Dirty时，并不会强制让父Canvas也强制Rebuild，反之亦然。但在某些特殊情况下，使用子Canvas进行分离的方法可能会失效，例如当对父Canvas的更改导致子Canvas的大小发生变化时。 Graphic Graphic是UG ...

UWA 2020年Unity手游性能蓝皮书内容提炼（MMORPG） 前言 数据完全来自：UWA发布｜Unity手游性能蓝皮书 提取蓝皮书中的重点数据，原文中用柱状图更直观对比不同数据的差异大小，本文直接用表格形式更直观了解具体数值本身。 数据应该是UWA收集到的各产品实际数据（MMORPG类型），不构成性能指标指导。 CPU CPU耗时均值 -\ ms < 17 17-33 33-50 > 50 主体范围 10% 48% 25% 17% Android设备的CPU均值主体范围为14.7~78.9 ms，且主要集中在17 ~ 33ms和33 ~ 50ms两档。 CPU耗时均值占用分布 模块 占用百分比 渲染 36% 代码 32% UI 9% 动画 6% 粒子系统 4% 物理 3% 无论是高、中和低端的Android设备，渲染和逻辑代码都是需要研发团队重点关注的，它们的消耗总和占了总开销的近70%。逻辑代码的耗时占比依然很高，这主要与角色、怪物的数量越来越多相关。随着其不断增加，逻辑状态的更新开销、AI开销等都在大幅增 ...

基本概念 图(Graph)：一组顶点和一组能够将两个顶点相连的边的集合 顶点(Vertex)：图中的数据元素。线性表中我们把数据元素叫元素，树中将数据元素叫结点 边(Edge)：两个顶点之间的连接 无向边：若一个顶点到另一个顶点之间的边没有方向，则称这条边为无向边 无向图：图中任意两个顶点之间的边都是无向边 有向边：若一个顶点到另一个顶点之间的边有方向，则称这条边为有向边，也称弧 有向图：图中任意两个顶点之间的边都是有向边 简单图：图中不存在顶点到其自身的边，且不存在重复边 无向完全图：无向图中，任意两个顶点之间都存在边 有向完全图：有向图中，任意两个顶点之间都存在方向互为相反的两条弧 权：与图的边或弧相关的数据 网：带权的图 度：在无向图中，与某一顶点直接相连的变的数目；在有向图中，某个顶点的度是入度和出度的和 入度：在有向图中，表示其他顶点直接指向某个顶点的边的数目 出度：在有向图中，表示从某个顶点出发指向其他顶点的边的数目 路径：路径是由边顺序连接的一系列顶点 简单路径：一条没有重复顶点的路径 路径长度：一条路径上的边的数量 环：一条至少含有一条边且起点和终点相同的路径 简单环 ...

关于树的一些概念 树叶：没有儿子的节点 兄弟：具有相同父亲的节点；类似还有祖父和孙子节点 深度：某节点的深度为树根到该节点的唯一路径的长度 层次：深度相同的节点在同一层中，深度值为层数 结点的度：结点拥有的子树的数目 树的度：树中结点的最大层次 树宽度：树的各层中节点数最多的一层的节点数为树的宽度 无序树：如果树中结点的各子树之间的次序是不重要的，可以交换位置 有序树：如果树中结点的各子树之间的次序是重要的, 不可以交换位置 森林：0个或多个不相交的树组成。对森林加上一个根，森林即成为树；删去根，树即成为森林 二叉树：一种特殊的树，每个双亲的孩子数不超过2个（0个，1个或2个），提供对元素的高效访问。有左孩子和右孩子 退化树：树中只有一个叶子结点，每个非叶子结点只有一个孩子。一颗退化树等价于一个链表 二叉树 二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。它有五种基本形态：二叉树可以是空集；根可以有空的左子树或右子树；或者左、右子树皆为空。 性质 二叉树第i层上的结点数目最多为 2^i-1^ (i≥1) 深度为k的二叉树至多有2^k^-1个结点(k≥1) 包含n个结点的二叉树的高度至少为 ...

数据结构与算法总结——哈希表 什么是哈希表 哈希表（HashTable，也叫散列表），是根据关键码值(Key-value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数，存放记录的数组叫做哈希表。 哈希表有什么应用 如C++的STL的unordered_map、Java中的HashMap、C#的Dictionary等都是基于哈希表实现。 一个贴切的例子 手机中的通讯录 在查找通讯录某一条目时，我们不需要从头看到尾找一遍，通讯录通常有按首字母分组的功能，例如我们需要找“张三”，我们只需要直接找到“z”索引即可，这就是哈希表查找为什么快的原理。 “张三”是怎么对应到“z”这个索引的，我们需要给出一个算法实现从这个键到索引的转换，我们称为哈希函数。 通讯录可能存在首字母相同的人，例如新增了一个“张飞”的人，他与“张三”一样对应着“z”索引，这种情况我们称为碰撞/冲突。 关于哈希表的基本结构、哈希函数的实现、冲突的解决方式是本文主要讨论内容。 哈希表的基本结构 哈希表的基本结构是一个数组，哈希表访问速度之所以 ...

数组和链表 数组 数组内存分配在连续的内存区域上。 数组需要预申请大小，可能造成内存浪费。 随机读取效率高，因为数组内存是连续的，知道每一个数据的地址，可以直接找到指定索引数据。 增删效率低，需要移动受影响的数据的位置。 由于内存区域连续，有CPU缓存命中高的优势，访问效率高。 链表 链表可分配在内存任意地方，不要求连续。 无需预指定大小，可自由调整数据量。 不支持随机读取，查询数据较慢，需要从头开始遍历查找。 增删速度快，只需要修改指针指向即可。 由于内存分散，往往前后节点数据不能同时处于缓存中，访问效率低。 时间复杂度 / 数组 链表 读取 O(1) O(n) 插入 O(n) O(1) 删除 O(n) O(1) 动态数组 根据元素个数动态调整数组大小 实现 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566public class List<T&g ...