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    一场疫情，让我居家办公了两个月，感觉人生快颓废了……

    这里记录下个人仿DOTA2编写的技能系统结构，借鉴了知乎博文的编辑器思想，使用了ProtoBuf和AdvancedInspector，最后仿照DOTA2的技能数据结构，编写了一套技能系统，个人感觉完全可以用在MOBA、MMORGP上，而且主动技能、被动技能、Buff和Debuff都可实现。大姑娘头一次上娇，比较怂……欢迎各位的指点

该技能系统目前用在一个塔防类的游戏中，防御塔为英雄，带有两个技能，一个被动，一个主动。不过主动技能都是自动释放的（冷却时间完成或者能量满），先看两个防御塔的技能描述：



 再看下配置出的技能实际效果。

先看蚁人的两个技能效果：影矛和乱舞。

其中影矛是被动技能，不同星级有不同的概率触发；乱舞是能量类技能，即能量满则自动触发。下面可以看到蚁人普通攻击时有较高的概率投掷多个弹道，攻击多个目标。当能量满后，自动释放的乱舞技能。




 

接下来看下恶童的两个技能：灼烧和燃烬

与蚁人的技能性质差不多，一个主动一个被动，普攻时当敌人身上溅出一身黄油，就是灼烧技能的效果，能量满时恶童通过一个施法动作，触发燃烬技能，灼烧变为范围伤害。再小高能一下，会发现怪物的模型与蚁人一样，只是变了shai儿，恶童模型还是TM的蚁人……因为本人实在没有找到好角色，临时让蚁人变个shei儿——绿色，作为恶童角色。直接看效果吧：

 

 最后再看下技能编辑器界面：

下一篇分析下技能的设计思想……

 

技能树(skill) 

(File IO): input:skill.in output:skill.out
时间限制: 1000 ms  空间限制: 256000
 KB  具体限制  
Goto ProblemSet








题目描述

       玩过Diablo的人对技能树一定是很熟悉的。一颗技能树的每个结点都是一项技能，要学会这项技能则需要耗费一定的技能点数。只有学会了某一
项技能以后，才能继续学习它的后继技能。每项技能又有着不同的级别，级别越高效果越好，而技能的升级也是需要 耗费技能点数的。

       有个玩家积攒了一定的技能点数，他想尽可能地利用这些技能点数来达到最好的效果。因此他给所有的级别都打上了分，他认为效果越好的分数
也越高。现在他要你帮忙寻找一个分配技能点数的方案，使得分数总和最高。






输入

       第一行是一个整数n（1<=n<=20）,表示所有不同技能的总数。接下来依次给出n个不同技能的详细情况。每个技能描述包括5行，第一行是该技能的名称，第2行是该技能在技能树中父技能的名称，为空则表示该技能不需要任何的先修技能便能学习。第3行是一个整数L（1<=L<=20），表示这项技能所能拥有的最高级别。第4行共有L个整数，其中第I个整数表示从地I-1级升到第I级所需要的技能点数（0级表示没有学习过）。第5行包括L个整数，其中第I个整数表示从第I-1级升级到第I级的效果评分，分数不超过20。在技能描述之后，共有两行，第1行是一个整数P，表示目前所拥有的技能点数。接下来1行是N个整数，依次表示角色当前习得的技能级别，0表示还未学习。这里不会出现非法情况。




输出

   S，表示最佳分配方案所得的分数总和。







样例输入


3
Freezing Arrow
Ice Arrow
3 
3 3 3 
15 4 6
Ice Arrow
Cold Arrow
2
4 3
10 17
Cold Arrow
 
3
3 3 2
15 5 2
10
0 0 1





样例输出


42







数据范围限制

技能点数小于等于20.




程序过于复杂，所以没有时间打AC程序。只能说说方法了：

我的方法是DP中套DP（套路深），这道题如果将英文换成数字编号，将数换成二叉树，保证完全和什么2*苹果树差不多。
第一个DP类型：树形DP
需要：
1、赋初值（最底部附当前值）
2、遍历
3、第二个状态转移方程来求值
状态转移方程：设f[i,j]为学习了第I个结点的技能，还剩J技能点的最大分数。设K[p]为第I个结点的第p个子结点编号。T为第I个结点的子结点个数
写详细了：f[i,j]:=SUM{f[k[p],最佳分配方法]}
其实是：f[i,j]=g[T,0];
第二个DP类型：纯DP
需要：
1、赋初值（g=0）
2、循环
3、求值
状态转移方程：设g[i1,j1]为选择了i1个数，还剩j1个技能点没有分的最大分数。
g[i1,j1]:=MAX{g[i1-1,j1+当前分给第i1个数的技能点]+F[k[i1],当前分给第i1个数的技能点]}
应该这样就能AC了，反正我的构思是这样的。
时间复杂度：
第一个DP：O(n*技能点)
第二个DP:O(T*技能点*技能点)
总复杂度：O(n*T*技能点*技能点*技能点)
复杂度最高的情况：O（20*20*20*20*20)=O(3200000)    
算法对于此题是不会超时的。

摘要：根据我的开发实践及理解，梳理了作为软件工程师解决现实问题应当具备的基础技能。

难度：中级。

      编程开发本质是运用程序和计算机来解决现实中的各种问题。因此，编程开发人员的才智发挥载体是计算机或者说计算设备，直接武器是程序。程序员用来进行编程开发所需要的技能，归结起来主要如下：


	
理解计算模型和框架： 顺序计算、并发计算 （并行计算、分布式计算）； 理解应用所基于的计算模型和框架是非常重要的。传统应用通常基于顺序计算，而现代商业应用，比如云计算，通常基于分布式计算架构； 大规模的科学计算应用， 比如基因序列计算， 则基于并行计算。
	
	

	
高效的数据处理：熟悉常用数据结构和算法设计，能够针对计算目标设计高效的数据结构和算法并实现之， 满足性能需求。
	
	

	
大容量的数据管理与检索：至少精通一种主流数据库， 从数据处理中分离出的一种专门针对大量应用数据实时检索要求的技术。
	
	

	
系统底层机制： 进程、信号、 内存管理、API 等， 理解相关概念及实现，熟悉使用Linux&MacOS&Windows至少一种操作系统。
	
	

	
进程的网络通信： TCP/IP socket ， RPC ，Http ， 序列化与反序列化， 熟悉网络程序设计的底层原理。
	
	

	
 编程语言： 面向过程、面向对象、脚本语言、函数型、浏览器语言等，最好每种类型语言掌握一种。
	
	

	
正则表达式：灵活地操作文本和字符串。
	
	

	
代码阅读与维护：  能够读懂代码，维护代码，重构或扩展代码。
	
	

	
错误处理技术： 异常机制、 返回值与全局变量、 直接退出或重续 等； 建造稳固可靠的应用的必要基础。
	
	

	
网络搜索：  寻求有益资源、远程协作伙伴及有效解答。
	
	

	
程序质量： 保证程序的时间性能、空间性能、安全性、可靠性、可用性、 可扩展性、可读性、可维护性、可移植性、用户体验。
	
	

	
设计模式：  解决实际的设计开发问题， 在现有项目的基础上扩展功能模块时应该会经常用到。
	
	

	
系统架构：  用于子系统的设计， 需要项目经验积累。
	
	

	
处理大数据量：  通常基于分布式计算架构，比如云计算基础设施。
	
	

	
选用可靠的工具及软件库、包：   首先必须确定具体需求，深入了解各种工具、技术与框架及其优劣，然后根据需求选择最适合的那种。
	
	

	
诊断和修复计算机或程序的故障：  上网搜索已有解决方案；根据原理进行推断和验证猜想； 排查缩小范围； 对比分析； 打印信息。
	
	

	
除了编程的其它使用计算机解决问题的技术和方法： 比如使用现有的软件。
	
         

        针对每个问题，将自己掌握的技术和方法整理出来，并使用示例来说明，基本上就可以了解自己的技术水平了，同时亦可备日后用。积微知著。人们常说的那些“大技能”，其实可以分解为大量的微技能，而积累越多的微技能，在处理问题时便有了越多的选择和思考余地。具体而言：


	
语言： 至少熟悉六种编程语言，掌握两种编程语言。 “熟悉”是指大量学习和使用过，“掌握”是指能够使用该语言 构建大型可靠的软件系统。  对象式，函数式， 过程式，客户端语言，脚本语言，数据语言。 例如， Java / Scala / Python / C / Shell / JavaScript / SQL ；
	
	

	
工具： 编辑器 + IDE + 工程构建 + 版本控制 + 控制台 + 浏览器 + 笔记软件。 例如 Vim (Sublime) / IntellJ / Maven / Git / Shell / Chrome；
	
	

	
方法： 自顶向下，意图导引，自底向上； First Right, then Good ； 预先设计， 及早动手； 迭代式开发、发布、反馈和成长 ； 预估时间； 
	
	

	
风格： K&R C ，  Java 编程规范， 排版整洁，代码简洁无冗余， 一致， 使用地道表达范式；
	
	

	
模型： 串行， 并发，多进程， 多线程， MapReduce ， B/S ， 异步， 回调，阻塞， 非阻塞，并行，分布式；
	
	

	
思想： 结构，控制，过程， 对象， 函数，声明， 原语， 集合， 组合， 抽象， 封装，复用，分层，模式，分治，缓存，中断，数学性质；
	
	

	
算法： 分治， 递归，动态规划， 时空权衡， 贪婪算法，优先级算法，迭代改进，深度遍历，广度遍历，问题转化；  
	
	

	
排序： 插入排序， 选择排序，快速排序， 堆排序， 归并排序，基数排序，外部排序；
	
	

	
搜索： 顺序搜索， 二分搜索， 哈希搜索， 深度优先搜索，广度优先搜索，分段并行搜索；
	
	

	
数据结构：  位图，数组， 链表，栈，队列， 二叉树， 字符串， 哈希表，图；Json, XML, 记录，数据库； Key-Value 值对集合；非结构化存储。
	
	

	
文本处理： find , grep,  awk,  sed, sort, cut, uniq, tr, ls, cat, xargs, 正则表达式；
	
	

	
设计模式： 工厂， 单例，原型， 模板，策略， 状态， 观察者， 中介者， 责任链， 组合， 命令， 代理，外观，适配器，装饰器，迭代器；
	
	

	
应用模式： WrapperFacade, Component Configurator, Interceptor, Extension Interface, Reactor, Proactor, Asyn Completion Token, Acceptor-Connector, Strategized Locking, Thread-Safe Interface, Double-Checked Locking Optimization, Active Object, Monitor Object, Half-Sync/Half-Async, Leader/Followers, Thread-Specific Storage ；参见《面向模式的软件架构：并发与联网对象模式》
	
	

	
进程与网络： ps(pstree),  top,  kill, crontab, ifconfig, ping, telnet, netstat, tcpdump, ssh, scp, wget, curl, Socket , HTTP ； 任务管理器 ；  
	
	

	
开发框架： Servlet, Spring, Struts, ibatis , Hibernate,  Aop,  jQuery , Extjs, Bootstrap, Flex ； 
	
	

	
常用组件： 日志 ,  实用工具 (字符串, 日期, JSON/XML, HTTP, Email) , 签名校验，集合容器，模板引擎，并发库，图表(Highcharts)等 ；
	
	

	
运行容器： apacheHttp ,  tomcat,  jetty,  nginx ,  Docker，JVM, 浏览器，集群；
	
	

	
中间件： Tair, Zookeeper, Dubbo,  数据库连接池，日志服务, 缓存, 定时任务，可靠消息服务，可靠心跳服务，工作流引擎, 负载均衡 ;
	
	

	
软件架构： MVCDD (Model - View - Controller - Domain - DB) ；流水线，管道与过滤器； 事件驱动； 领域建模；以数据为中心的架构；
	
	

	
测试技术： 质量风险分析，测试数据集， 测试用例，等价类划分， 分支覆盖， 域测试，正交表，决策表，状态转换图，边界测试， 空测试， 异常测试，漫游测试， 依赖Mock；单测；接口测试；集成测试；全链路压测；
	
	

	
代码组织： 头文件， 类文件，包机制，名字空间；
	
	

	
软件工程： 模块化， 封装，面向对象，用户故事，迭代开发，持续集成，单元测试，CodeReview，验收测试，持续交付；  
	
	

	
测量监控： 性能测量，time ，系统/接口/业务指标，错误报警；
	
	

	
学习资源： 开源项目，公开课，论文，infoq,  stackoverflow , blogs， google ,  baidu；
	
	

	
经典书籍： 参见《计算机专业及软件开发推荐书籍》