好家伙，1行代碼搞定，又火一個(gè)...
轉(zhuǎn)自：量子位 蕭簫 ｜ 編輯：JackCui
探索游戲中的迷宮很有趣，然而玩多了就沒啥“新鮮感”了？
沒錯(cuò)，如果游戲迷宮差別不大，時(shí)間一久就容易熟悉地圖，降低了探索的樂趣。
現(xiàn)在，一個(gè)“橫空出現(xiàn)”的概率編程語言MarkovJunior解決了這一問題：
利用馬爾科夫算法，隨機(jī)生成批量迷宮，沒有一個(gè)是重復(fù)的，你永遠(yuǎn)也不知道玩到的下一個(gè)迷宮長什么樣子：
不僅是2D迷宮，就連需要搭建好幾層地圖的3D迷宮，也能隨機(jī)生成：
這個(gè)項(xiàng)目一出，立刻上了GitHub熱榜，目前已經(jīng)收獲4.1k Star。
利用這個(gè)編程語言就能直接給RPG游戲或動(dòng)作游戲生成建筑了。
mc玩家狂喜。
基于馬爾科夫算法構(gòu)造
據(jù)作者介紹，這套概率編程語言借鑒了馬爾科夫算法（Markov algorithms）。
（MarkovJunior這個(gè)名字，也是以提出馬爾科夫算法的數(shù)學(xué)家Andrey Markov命名）
具體來說，這套概率編程語言由一系列特定規(guī)則（Rewrite Rules，重寫規(guī)則）組成，是一個(gè)有序列表。
它在生成一個(gè)（迷宮）模型的過程中，會(huì)利用馬爾科夫算法實(shí)現(xiàn)“隨機(jī)生成”，再通過制定一系列特定規(guī)則，決定生成模型的類別，例如是迷宮、地形圖，還是電路圖等。
馬爾科夫鏈具有“無記憶”性質(zhì)，即下一狀態(tài)的概率分布只能由當(dāng)前狀態(tài)決定，在時(shí)間序列中它前面的事件均與之無關(guān)。
所以，這些特定規(guī)則究竟長啥樣？
例如，一個(gè)最簡單的規(guī)則，就是將“黑色”色塊重寫為“白色”色塊，直到最終填滿整個(gè)模型：
又例如，執(zhí)行將“白-黑”色塊重寫為“白-白”色塊的規(guī)則，結(jié)合馬爾科夫算法，就能得到一個(gè)概率生成模型：
再例如，基于“推箱子游戲”的規(guī)則。
就能用這批小紅點(diǎn)隨機(jī)將白色方塊“搬運(yùn)”到指定地點(diǎn)：
像這樣的特定規(guī)則還有很多，都包含在MarkovJunior中。
那么，我們究竟要怎么利用這些規(guī)則，來生成一個(gè)隨機(jī)（迷宮、電路圖等）模型呢？
2D/3D迷宮、地形圖和電路圖都能畫
先以隨機(jī)生成一個(gè)2D迷宮為例：
從圖片中來看，這個(gè)迷宮算法會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)“起始點(diǎn)”紅點(diǎn)，在一塊黑色地圖中隨機(jī)探索并重寫路徑，最終填滿整個(gè)地圖，完成一個(gè)有始有終、也有分岔口的“迷宮”。
這樣的隨機(jī)迷宮，MarkovJunior隨手就能做出一大把，只需要基于兩個(gè)規(guī)則：
第一個(gè)規(guī)則，將“紅-黑-黑”色塊隨機(jī)重寫為“綠-綠-紅”色塊。
第二個(gè)規(guī)則，在第一個(gè)規(guī)則被“卡住”，也就是沒有符合條件的可選項(xiàng)時(shí)，自動(dòng)執(zhí)行將“紅-綠-綠”色塊隨機(jī)重寫為“白-白-紅”色塊。
這樣一來，算法就能通過第一個(gè)規(guī)則生成隨機(jī)路徑，并通過第二個(gè)規(guī)則回溯還沒有經(jīng)過的路徑、生成岔路口，最終遍歷整個(gè)黑色地圖，生成一套“2D迷宮”。
還有更簡單的思路，將所有“白-黑-黑”替換成“白-A-白”，其中A是一個(gè)中間態(tài)，不作為起點(diǎn)，在迷宮生成完成后被替換為白色。
據(jù)作者表示，利用這個(gè)規(guī)則，1行代碼就能隨機(jī)生成2D或3D迷宮。
基于這樣的思路，換套規(guī)則組合方法，還能生成隨機(jī)地形圖。
例如，試圖生成一塊河流地形圖，就只需要利用上面的生成模型方法，再添加一些其他的重寫規(guī)則，就能搞出一個(gè)隨機(jī)河流圖來：
除了地形圖、簡單的2D/3D迷宮，更復(fù)雜的3D建筑也能搞定，只需要在兩層2D“迷宮”之間的隨機(jī)位置生成一批“樓梯”：
嗯，連電路圖都能畫……
據(jù)作者介紹，只要靈活運(yùn)用這些規(guī)則，就能用MarkovJunior隨機(jī)生成各種各樣的建筑和圖畫。
非常好用。
這個(gè)概率編程語言的作者M(jìn)axim Gumin，是一名獨(dú)立游戲開發(fā)者。
從他的GitHub來看，這些年他一直專注于將各種數(shù)學(xué)算法應(yīng)用于程序化生成中，做出各種有意思的模型。
說不定你玩過的游戲中，有一些已經(jīng)用過他開發(fā)的算法了。
項(xiàng)目地址：
https://github.com/mxgmn/MarkovJunior
