public class Coin : Item { //public override void OnTriggerEnter(Collider other) //{ // base.OnTriggerEnter(other); // if (other.tag == "Player") { // GameAttribute.instance.AddCoin(); // } //} public override void PlayHitAudio() { AudioManager.instance.PlayCoinAudio(); } public override void HitItem() { base.HitItem(); GameAttribute.instance.AddCoin(); } }
时间: 2024-02-14 14:20:35 浏览: 26
这是一个硬币脚本,继承了一个名为Item的基类。主要逻辑如下:
1. 在Item基类中,有一个OnTriggerEnter函数,当硬币与其他物体碰撞时会触发此函数。但在Coin脚本中,这个函数被注释掉了(以“//”开头),因此不会被执行。
2. 在Coin脚本中,重写了一个PlayHitAudio函数,用于播放硬币被吸收的音效。
3. 在Coin脚本中,重写了一个HitItem函数,用于增加游戏中的硬币数量(通过调用GameAttribute.instance.AddCoin()函数实现),并调用基类的HitItem函数播放硬币被吸收的动画效果。
总的来说,这个脚本是一个游戏中的道具(硬币)实现,用于增加游戏的可玩性和奖励玩家。
相关问题
public class MagnetCollider : MonoBehaviour { // Use this for initialization void Start () { } // Update is called once per frame void Update () { } void OnTriggerEnter(Collider other) { if (other.tag == "coin") { StartCoroutine(HitCoin(other.gameObject)); } } IEnumerator HitCoin(GameObject coin) { bool isLoop = true; while (isLoop) { if (coin == null) { isLoop = false; continue; } coin.transform.position = Vector3.Lerp(coin.transform.position, PlayController.instance.gameObject.transform.position,Time.deltaTime*20); if (Vector3.Distance(coin.transform.position, PlayController.instance.gameObject.transform.position) < 0.5f) { coin.GetComponent<Coin>().HitItem(); isLoop = false; } yield return null; } } }
这是一个用于吸引硬币到玩家控制器位置的碰撞器脚本。主要逻辑如下:
1. 当硬币进入碰撞器时,触发OnTriggerEnter函数。
2. 如果碰撞到的对象标签为“coin”,则启动一个协程HitCoin,将硬币吸引到玩家控制器(PlayController)的位置。
3. 在HitCoin协程中,使用Vector3.Lerp函数逐渐将硬币移动到玩家控制器位置,移动速度为Time.deltaTime*20。
4. 如果硬币与玩家控制器距离小于0.5f,则调用硬币的HitItem函数,用于播放硬币被吸收的动画效果。
总体来说,这个脚本是一个简单的物理效果实现,用于增加游戏的趣味性和可玩性。
python引入包pulp_使用Python/PuLp解决线性规划问题
好的,关于使用Python/PuLP解决线性规划问题,我可以给你讲一下。首先,PuLP是Python中一个用于线性规划的包,可以用来求解线性规划、整数规划、混合整数规划等问题。
下面是一个使用PuLP求解线性规划的例子:
```
from pulp import *
# 创建LP问题实例
prob = LpProblem("test", LpMinimize)
# 创建变量
x1 = LpVariable("x1", lowBound=0)
x2 = LpVariable("x2", lowBound=0)
# 添加目标函数
prob += 2*x1 + 3*x2
# 添加约束条件
prob += 4*x1 + 3*x2 >= 10
prob += 3*x1 + 5*x2 >= 12
# 求解LP问题
status = prob.solve()
# 输出结果
print("Status:", LpStatus[status])
print("x1=", value(x1))
print("x2=", value(x2))
print("obj=", value(prob.objective))
```
在这个例子中,我们创建了一个LP问题实例,并定义了两个变量x1和x2,然后添加了一个目标函数和两个约束条件。最后,我们调用prob.solve()方法求解LP问题,并输出结果。
需要注意的是,PuLP默认使用GLPK或COIN-OR作为线性规划求解器,如果需要使用其他求解器,需要自行安装并配置。
希望这个例子可以帮助你更好地理解如何使用Python/PuLP解决线性规划问题。