CN117953175A - 一种虚拟世界数据模型的构建方法、***、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种虚拟世界数据模型的构建方法、***、设备及介质，方法包括：基于预设色块图对目标地图进行区域划分，得到多个地块；建立目标地图的配置数据与其对应地块的映射关系，得到目标数据；对目标数据进行压缩和加密处理，得到密文数据；将密文数据基于预设结构体进行存储，得到目标数据模型。通过本发明能够提高虚拟世界数据模型的构建效率，减少了数据对内存的占用，增加了数据内存利用率，优化了数据结构，极大的满足了项目开发需求。

Description

一种虚拟世界数据模型的构建方法、***、设备及介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种虚拟世界数据模型的构建方法、***、设备及介质。

背景技术

在历史模拟类游戏中，通常需要根据设定的相关历史情况，对势力地图、资源、地貌、环境、人文等数据信息，建立一个庞大的历史数据模型。该模型具备海量的数据信息，并且各个信息之间还有相对应的逻辑关系，在模拟历史的进程中会相互造成影响，属于不可缺少的部分，是历史模拟类游戏的基础和核心。

为了建立这个庞大的历史数据模型，也称虚拟世界数据模型，需要能处理海量历史数据初始化的技术，来对历史模拟游戏的地图、势力、资源、环境、人文等历史数据进行初值定义，并且建立这些数据之间的关联。

在unity3d引擎下的c#语言环境中，现有技术创建一个拥有海量历史数据的数据模型，常根据历史数据的设定，创造多个类别的数据对象，并且在各个不同对象的类中添加存储对应关联对象的数据结构。然而，通过上述方式创建的历史数据模型，在历史模拟的进程下，电脑处理器需处理海量的游戏对象，会导致运行效率极其低下；并且关联各个数据对象所创建的数据结构也会造成内存上的占用。现有的初始化技术会导致项目开发数据存储的上限变低，限制了容纳的数据对象个数，从而限制开发时的历史数据模型的大小和数据容量。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种虚拟世界数据模型的构建方法、***、设备及介质，以解决现有创建数据模型存在的数据处理效率低、数据内存占用高、不能满足项目开发需求的技术问题。

第一方面，本发明提供了一种虚拟世界数据模型的构建方法，方法包括：

基于预设色块图对目标地图进行区域划分，得到多个地块；

建立目标地图的配置数据与其对应地块的映射关系，得到目标数据；

对目标数据进行压缩和加密处理，得到密文数据；

将密文数据基于预设结构体进行存储，得到目标数据模型。

本发明基于预设色块图对目标地图进行区域划分，建立划分地块与其配置数据的映射关系，并对数据进行压缩、加密和数据结构的优化，能够提高虚拟世界数据模型的构建效率，增加数据内存利用率，满足项目开发需求。

在一种可选的实施方式中，基于预设色块图对目标地图进行区域划分，包括：

获取预设色块图中每个区域的边界像素点；

对各区域的边界像素点进行筛选，得到各区域对应的顶点；

基于顶点对目标地图进行区域划分。

本发明通过色块图对目标地图进行区域划分，能够降低人工划分地图出错的概率，减少人员工作量的同时还能增加了地图划分的灵活性和准确性。

在一种可选的实施方式中，对各区域的边界像素点进行筛选，得到各区域对应的顶点，包括：

获取各区域的所有边界像素点；

以任一边界像素点为当前起始点，基于起始点的位置依次遍历其相邻的边界像素点；

将起始点与其相邻的边界像素点相连，得到对应的相连直线；

若相连直线至少存在一个中间点，获取中间点对应的离散值，离散值为中间点到相连直线的距离；

在离散值或离散值的累加值超过预设阈值时，将相连直线对应的起始点与其相邻的边界像素点的前一个边界像素点记为顶点；

将相邻的边界像素点的前一个边界像素点作为下一起始点，重复将起始点与其相邻的边界像素点相连得到顶点的过程，得到各区域对应的顶点。

本发明通过对各区域的边界像素点进行筛选得到多边形的顶点的处理过程，能够去除离散像素点，加快地图数据化处理进程的同时还节约了数据存储空间，提高了运行效率。

在一种可选的实施方式中，建立目标地图的配置数据与其对应地块的映射关系，得到目标数据，包括：

基于目标地图的配置数据，建立配置数据表，配置数据表为不同地块的配置数据，配置数据包括地形地貌和/或人文历史和/或物产资源和/或气候信息和/或人口分布；

从配置数据表中获取不同地块对应的配置数据，并将配置数据和其对应的地块进行数据关联，得到目标数据。

本发明将游戏中生成的地图游戏对象与配置表的数据关联起来，便于数据的获取，有助于虚拟世界数据模型的构建。

在一种可选的实施方式中，对目标数据进行压缩和加密处理，得到密文数据，包括：

基于预设编码规则对目标数据进行对应编码，得到编码数据；

将编码数据基于数据类型进行划分，得到第一数据集合和第二数据集合；其中，第一数据集合为数据类型相同的多个数据，第二数据集合为数据类型不同的两个数据；

采用预设第一算法对第一数据集合进行压缩和加密处理，得到第一密文数据；

采用预设第二算法对第二数据集合进行压缩和加密处理，得到第二密文数据。

本发明通过数据压缩算法，对数据进行压缩以及数据结构的优化，支持在高性能大规模数据处理架构下进行项目开发，增加了处理数据的效率，减少了内存占用率，同时兼顾加密功效，使真实数据不易暴露，提升了数据的安全。

在一种可选的实施方式中，采用预设第一算法对第一数据集合进行压缩和加密处理，得到第一密文数据，包括：

使用二进制压缩算法对第一数据集合的编码数据进行标识，得到对应的二进制数据；

将二进制数据进行十进制转换，得到第一密文数据。

本发明通过二进制压缩算法对同一类型数据进行压缩和加密，能够同时将多个相同数据进行合并加密，节约了存储空间，提升了运行效率。

在一种可选的实施方式中，采用预设第二算法对第二数据集合进行压缩和加密处理，得到第二密文数据，包括：

获取第二数据集合的两个数据，记为第一处理数据和第二处理数据；

将第一处理数据对应的编码数据进行二进制转换，得到第三处理数据；

将第三处理数据左移预设位数，得到第四处理数据，预设位数根据第二处理数据的数据类型确定；

对第四处理数据和第三处理数据进行求和，将求和结果进行十进制转换，得到第二密文数据。

本发明通过二进制压缩算法结合位运算对不同类型的数据进行压缩和加密，满足了不同数据的属性，能够提高数据内存利用率，加快数据处理进程，提升了运行效率。

第二方面，本发明提供了一种虚拟世界数据模型的构建***，***包括：

划分模块，用于基于预设色块图对目标地图进行区域划分，得到多个地块；

映射模块，用于建立目标地图的配置数据与其对应地块的映射关系，得到目标数据；

压缩加密模块，用于对目标数据进行压缩和加密处理，得到密文数据；

构建模块，用于将密文数据基于预设结构体进行存储，得到目标数据模型。

本发明的虚拟世界数据模型的构建***，能够优化数据结构，支持在高性能大规模数据处理架构下进行项目开发，增加了处理数据的效率；通过对数据加密和压缩，减少了内存占用率，同时兼顾加密功效，使真实数据不易暴露，提升了数据的安全。

第三方面，本发明提供了一种计算机设备，设备包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的一种虚拟世界数据模型的构建方法。

第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的一种虚拟世界数据模型的构建方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的虚拟世界数据模型的构建方法的流程示意图；

图2是根据本发明实施例的另一虚拟世界数据模型的构建方法的流程示意图；

图3是根据本发明实施例的筛选顶点的流程示意图；

图4是根据本发明实施例的又一虚拟世界数据模型的构建方法的流程示意图；

图5是根据本发明实施例的配置数据表的示意图；

图6是根据本发明实施例的再一虚拟世界数据模型的构建方法的流程示意图；

图7是本发明实施例的虚拟世界数据模型的构建方法的一具体示意图；

图8是根据本发明实施例的虚拟世界数据模型的构建***的结构框图；

图9是本发明实施例的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

当前，创建一个拥有海量历史数据的数据模型，根据历史数据的设定，需要创造特别多个类别的数据对象，并且为了建立这些数据对象之间的关联，会在各个不同对象的类中添加存储对应关联对象的数据结构。然而，对项目进行开发时，现有技术构建的历史数据模型，不能满足项目设计的需求，存在性能上的瓶颈，运行效率极其低下，数据模型的大小和数据容量也大大受限。故本发明提供一种虚拟世界数据模型的构建方法、***、设备及介质，能够提高虚拟世界数据模型的构建效率，通过对数据进行压缩和加密处理，能够减少数据对内存的占用，同时兼顾加密功效，使真实数据不易暴露，提升了数据的安全；通过优化数据结构，支持在高性能大规模数据处理架构下进行项目开发，增加了处理数据的效率。

本发明实施例，提供了一种虚拟世界数据模型的构建方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在本实施例中提供了一种虚拟世界数据模型的构建方法，图1是根据本发明实施例的虚拟世界数据模型的构建方法的流程示意图，如图1所示，该流程包括如下步骤：

步骤S101，基于预设色块图对目标地图进行区域划分，得到多个地块。

需要说明的是，现有的虚拟世界数据模型的构建过程常通过人工操作对目标地图进行区域划分，划分精度依靠操作人员的主观经验，然而由于操作人员存在手工速度慢、划分质量存在差异等问题，不仅增加了操作人员的工作量，还加大了出错的概率，提高了项目开发的成本。本实施例基于预先设定的色块图，对该色块图进行多边形区域的提取，并通过提取到的色块图的区域信息对目标地图进行自动的划分，不仅能加快地图的初始化处理进程，还能保障地图处理的精度。

在本实施例中，地图为游戏场景里的一个显示的主要对象，该对象包含多个地块信息，即地图中的不同的区域信息。例如，地图中某个地块包含温度、地形、人文和物产等信息，仅作为示例性说明，不以此为限制，依据实际应用场景确定。

需要说明的是，在本实施例中对色块图中各个多边形边界区域进行识别，并依据识别信息对地图进行区域划分，多边形边界区域的识别手段在此不做具体限制，依据实际项目开发的数据处理速度和精度要求确定。例如，基于精度要求可以遍历色块图中每个区域得到的边界像素点来获得各区域对应的边界信息；或采取预设像素点的遍历方式，分组并行处理方式来获取对应的边界像素点，进一步加快数据处理速度，提升运行效率。多边形边界区域的识别手段均作为示例性说明，依据实际项目需求适应性调整。

步骤S102，建立目标地图的配置数据与其对应地块的映射关系，得到目标数据。

需要说明的是，本实施例中虚拟世界数据模型的构建主要是获取一具体游戏场景相关数据，并建立数据之间的映射关系后存储的过程，也称虚拟世界数据模型初始化。由于现有虚拟世界数据模型的构建存在数据占用率高，不能满足项目实际开发需求的问题，故本实施例通过获取目标数据，并对目标数据进行数据压缩和数据优化处理，以此增加处理数据效率。

在一具体实施例中，基于历史信息，创建地图地块、资源、人文、地貌等相关的配置表，用以记录历史数据模型初始化所需要的数据。其中，历史信息为某个历史时间点，地图对应地块的实际情况，如2000年对应某地块，其湖泊面积约480亩，森林面积1000亩，属温带季风气候，拥有5000万人口，仅作为示例性说明，依据实际应用场景适应性调整。

步骤S103，对目标数据进行压缩和加密处理，得到密文数据。

在本实施例中，根据目标数据的具体类型采用不同的压缩和加密方式进行处理，得到对应压缩和加密处理后的密文数据，能够将多个数据进行合并和加密，大大减少了数据处理量，一定程度上保障了数据的安全。

在一具体实施方式中，对于某地块，其拥有4种地貌类型，假设4种不同的地貌分别对应1到4的身份标识，若该地块四种地貌类型都存在，则可以用1111的四位二进制数字并转换为十进制数字15来存储这一组地貌信息，若该地块四种地貌类型都不存在，则可以用0000的代表的二进制数字并转换为十进制数字0来存储这一组地貌信息。相较于现有技术直接将地貌信息存储，存储这一组地貌信息数据最少需要占据4个字节（Byte）空间，本实施例只需要一个Byte的空间即可，能够节约3倍的内存空间，同时，对数据进行了加密，使用时需要对应的解码才能获得真正的地貌数据，保障了数据安全性。

步骤S104，将密文数据基于预设结构体进行存储，得到目标数据模型。

需要说明的是，现有虚拟世界数据模型的构建通过类（Class）结构存储数据。在本实施例中，使用结构体（Struct）结构和自定义的模板结构体对历史数据模型的数据进行存储，相比现有虚拟世界数据模型的构建通过类（Class）结构存储数据，提升了游戏性能和内存数据的读取速度，减少了堆内存，能够及时回收堆内存，增加内存利用率。

需要说明的是，由于数值类型的存储容量最大的只有64位，当超过64位时需要用多个数字进行存储，通过创建自定义模板结构体，可以在一定程度上当作固定长度的数组使用，本实施例的自定义模板结构体表示为：

FixedArrayX<T>或FixedArray<T>

其中，FixedArray表示一个固定长度的数组，X表示固定长度，T表示存储在数组中元素的数据类型。

需要注意的是，结构体Struct通过对下标引用操作符[ ]的重载为结构体内部的成员赋予一个索引index，并通过索引来访问到结构体内部的成员的元素信息。在本实施例中，自定义的模板结构体中元素的数据类型为blittable类型。需要说明的是，在托管和非托管内存中具有共同的表示形式，而且不需要互操作封送处理程序进行特殊处理的数据类型称为blittable类型，即可直接复制到本机***的类型数据时，结构体本身即是blittable类型的。例如，数据类型Byte (字节型)、short(短整型)、ushort（无符号短整型）、int(整型)、uint（无符号短整型）、double(双精度浮点型)、blittable基元类型的一维数组，如整数数组等类型均为blittable类型，仅作为示意性说明，不以此为限制。

具体地，本实施例在历史数据模型初始化时使用Struct结构（即数据存储时对数据结构的优化），并调整结构的字段，使之满足8字节倍数的内存对齐，减少了内存字节补齐，增加了内存利用率，一定程度上保障了游戏开发的效率，提高了游戏性能。

本发明实施例的虚拟世界数据模型的构建方法，通过预先设定的色块图以获得多边形的点位，以此划分地图上各个区域，进行地图的数据初始化处理，能够加快数据处理效率，增加地图划分的灵活性，降低人工出错的概率；在地图信息和配置表进行数据映射的时候，使用数据压缩算法，将资源、地貌、人文，人群的年龄组，上下级组织层级等、列表性质的信息进行压缩加密，将同类型的多个数据进行合并，减少数据的内存占用，同时提高运行效率；在历史数据模型初始化时使用Struct结构进行数据存储，并调整结构的字段，尽量占满8的倍数内存对齐时，减少内存字节补齐，增加内存利用率。通过本发明能够提高虚拟世界数据模型的构建效率，增加数据内存利用率，满足项目开发需求。

在本实施例中提供了一种虚拟世界数据模型的构建方法，图2是根据本发明实施例的另一虚拟世界数据模型的构建方法的流程示意图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S201，基于预设色块图对目标地图进行区域划分，得到多个地块。

具体地，上述步骤S201中基于预设色块图对目标地图进行区域划分，包括：

步骤S2011，获取预设色块图中每个区域的边界像素点。

需要说明的是，在本实施例中，基于色块图中各个边界区域像素点来对目标地图进行区域划分的过程，根据处理器线程的多少，将色块图均匀划分为多个区域，使用多线程同时对相应区域的像素进行读取并记录对应像素。

在一具体实施例中，假设本实施例中处理器为4线程处理器，则将色块图均分成4块，并分别标记每个区域，如1区域、2区域、3区域和4区域。由于每一个区域的线程是同时运行的，故从均分的1区域、2区域、3区域和4区域中的每一区域左上角开始进行像素点的读取并记录。

步骤S2012，对各区域的边界像素点进行筛选，得到各区域对应的顶点。

具体地，上述步骤S2011包括：

步骤X1，获取各区域的所有边界像素点。

在本实施例中，通过领域内常用的边缘检测算法来检测识别色块图的边缘信息，得到对应的边界像素点。例如，边缘检测算法包括：差分边缘检测、Roberts边缘检测、Sobel边缘检测、Canny算法和深度学习边缘检测等，仅作为举例说明，依据实际需求确定。

步骤X2，以任一边界像素点为当前起始点，基于起始点的位置依次遍历其相邻的边界像素点。

在本实施例中，对于各区域的边界像素点从中任选一个点作为起始点进行遍历，能够增加边界像素点的随机性，一定程度上有助于提升边缘检测和准确性和泛化性。

步骤X3，将起始点与其相邻的边界像素点相连，得到对应的相连直线。

在本实施例中，将各区域的所有边界像素点按距离大小依次排序后进行遍历，其相邻的像素点可以为多个。

步骤X4，若相连直线至少存在一个中间点，获取中间点对应的离散值，离散值为中间点到相连直线的距离。

需要说明的是，在本实施例中任意两个边界像素点得到都相连直线可能不存在中间的离散点，或存在中间的一个或多个离散点。

步骤X5，在离散值或离散值的累加值超过预设阈值时，将相连直线对应的起始点与其相邻的边界像素点的前一个边界像素点记为顶点。

在本实施例中，预设阈值的数值不做具体限制，依据实际应用需求确定，例如，预设阈值设为4，仅作为示例性说明。

步骤X6，将相邻的边界像素点的前一个边界像素点作为下一起始点，重复将起始点与其相邻的边界像素点相连得到顶点的过程，得到各区域对应的顶点。

需要说明的是，通常一个色块区域的边界像素点会很多，为了节约存储空间，会去除一些离散像素点，只记录多边形的顶点位置，在保证数据精度要求的同时加快数据了处理进程。具体的实现流程为：从第一个像素点开始，连接下一个像素点，形成一条直线；根据两点形成一个一元一次方程式（直线方程），设定直线阈值（判断两点之间是否是一条直线的判断)，判断期间离散值是否超过阈值（直线中间点到该直线的距离），没超过则重新连接起始点和下一个点，再对中间点的离散值进行比较。

在一具体实施例中，图3是根据本发明实施例的筛选顶点的流程示意图。需要说明的是，本实施例中预设阈值为4；图3中四个图分别代表顶点筛选的不同处理过程；图中的1、2、3、4、和5为该区域的5个边界像素点。以点1为当前起始点，将点1与其相邻像素点2相连，如图3的第一个图相连直线无中间点存在，继续筛选流程；将点1与点3相连，存在1个中间点2，其对应的离散值为1，没有超过预设阈值4，继续筛选流程；将点1与点4相连，存在2个中间点2和点3，其中，点2的离散值为0.8，点3的离散值为0.5，两个离散值的和1.3也没有超过预设阈值4，继续筛选流程；将点1与点5相连，存在3个中间点2、点3和点4，其中，点2的离散值为0.1，点3的离散值为2，点4的离散值为2.5，三个离散值的累计和为4.6超过预设阈值4，则对应的直线两个端点1和5中，将起始点1和点5的前一个边界像素点4记为顶点，并以点4为下一顶点筛选过程的起始点重复进行上述顶点筛选的流程。

本发明实施例通过对各区域的边界像素点进行筛选得到多边形的顶点的处理过程，能够去除离散像素点，加快地图数据化处理进程的同时还节约了数据存储空间，提高了运行效率。

步骤S2013，基于顶点对目标地图进行区域划分。

在一具体实施例中，将原始地图根据色块图的区域边界信息进行区域分割；对分割的各个区域依次进行区域填充，最终得到完整的地图，即实现地图数据的初始化进程。

步骤S202，建立目标地图的配置数据与其对应地块的映射关系，得到目标数据。详细请参见图1所示实施例的步骤S102，在此不再赘述。

步骤S203，对目标数据进行压缩和加密处理，得到密文数据。详细请参见图1所示实施例的步骤S103，在此不再赘述。

步骤S204，将密文数据基于预设结构体进行存储，得到目标数据模型。详细请参见图1所示实施例的步骤S104，在此不再赘述。

在本实施例中提供了一种虚拟世界数据模型的构建方法，图4是根据本发明实施例的又一虚拟世界数据模型的构建方法的流程示意图，如图4所示，该流程包括如下步骤：

步骤S601，基于预设色块图对目标地图进行区域划分，得到多个地块。详细请参见图2所示实施例的步骤S201，在此不再赘述。

步骤S602，建立目标地图的配置数据与其对应地块的映射关系，得到目标数据。

具体地，上述步骤S602，包括：

步骤S6021，基于目标地图的配置数据，建立配置数据表，配置数据表为不同地块的配置数据，配置数据包括地形地貌和/或人文历史和/或物产资源和/或气候信息和/或人口分布。

在本实施例中，目标地图的配置数据不做具体限制，依据实际项目开发需求设定。例如，某类游戏开发场景需要设定地图中各个地块对应的地貌信息（河流、森林、山脉）、人口分布（人口数）和资源（矿产资源），仅作为示例说明，不以此为限制。

在一具体实施例中，根据实际项目需求获取历史数据配置表，即基于历史信息，创建地图地块、资源、人文、地貌等相关的配置表，用以记录历史数据模型初始化所需要的数据。

步骤S6022，从配置数据表中获取不同地块对应的配置数据，并将配置数据和其对应的地块进行数据关联，得到目标数据。

需要说明的是，在本实施例的虚拟世界数据模型的构建需要建立地图和配置表的映射关系，映射过程是指游戏运行时，把游戏中生成的地图游戏对象与配置表的数据关联起来的过程。例如，根据色块图生成的对应Id为100的地区游戏对象，根据这个Id获取对应地块配置表上的地块信息，将获取信息添加到待游戏对象上即可实现映射或数据关联的过程。

在一具体实施例中，根据得到的地图区域划分的相关配置数据，复制到对应的地图地块配置表，并把配置表的数据和地图信息进行关联，来建立地图和配置表的映射关系。图5是根据本发明实施例的配置数据表的示意图。

步骤S603，对目标数据进行压缩和加密处理，得到密文数据。详细请参见图1所示实施例的步骤S103，在此不再赘述。

步骤S604，将密文数据基于预设结构体进行存储，得到目标数据模型。详细请参见图1所示实施例的步骤S104，在此不再赘述。

在本实施例中提供了一种虚拟世界数据模型的构建方法，图6是根据本发明实施例的再一虚拟世界数据模型的构建方法的流程示意图，如图6所示，该流程包括如下步骤：

步骤S801，基于预设色块图对目标地图进行区域划分，得到多个地块。详细请参见图2所示实施例的步骤S201，在此不再赘述。

步骤S802，建立目标地图的配置数据与其对应地块的映射关系，得到目标数据。详细请参见图4所示实施例的步骤S602，在此不再赘述。

步骤S803，对目标数据进行压缩和加密处理，得到密文数据。

具体地，上述步骤S803包括：

步骤S8031，基于预设编码规则对目标数据进行对应编码，得到编码数据。

需要说明的是，本实施例中的预设编码规则指对目标数据中具体数据进行的身份标识（ID）。例如，对于地貌数据，其包含的森林、草原、田地和沙漠分别设定1、2、3和4对其进行ID编码，则ID为3表示地貌数据为田地，仅作为举例说明，不以此为限制，具体地编码规则根据实际数据设定。

步骤S8032，将编码数据基于数据类型进行划分，得到第一数据集合和第二数据集合；其中，第一数据集合为数据类型相同的多个数据，第二数据集合为数据类型不同的两个数据。

在本实施例中，考虑实际项目开发数据的类型存在差异，通过设定两种压缩方式来对不同数据进行压缩。其中，数据类型相同的多个数据即第一数据集合可以同时进行压缩处理，加快处理进程，优化数据内存；对于数据类型不同的两个数据即第二数据集合也可以进行压缩处理。

步骤S8033，采用预设第一算法对第一数据集合进行压缩和加密处理，得到第一密文数据。

具体地，上述步骤S8033包括：

步骤Y1，使用二进制压缩算法对第一数据集合的编码数据进行标识，得到对应的二进制数据。

本实施例中，通过数据是否存在设定相应的二进制压缩算法，其中，数据0标识数据不存在，数据1标识数据存在。

步骤Y2，将二进制数据进行十进制转换，得到第一密文数据。

需要说明的是，本实施例中基于预设编码规则对目标数据进行对应编码，得到编码数据，编码数据表征不同数据的身份标识ID，其相当于明文数据，对明文数据进行压缩和进制转换后得到对应的密文数据。

在一具体实施例中，第一数据集合为List数组，该数组表征不同的地貌，包括4种不同的地貌，一个地块未加密前的明文数据中需要存储一列List地貌数组：有森林地貌，有草原地貌，有田地地貌，无沙漠地貌，对这个地块的地貌存在情况进行记录。具体地加密过程为：

步骤A1，把这四种地貌转化为1到4的特定ID（森林对应ID为1，草原对应ID为2，田地对应ID为2，沙漠对应ID为4），ID为加密的密钥，其他人无法得知1，2，3，4的具体含义（ID可修改）。

步骤A2，使用二进制算法，将这四位数据进一步压缩，使用0和1，来标识地貌有无含义，当对应地貌ID对应位数的值为0时，表示该地块没有这种地貌，为1时，表示该地块没有这种地貌。具体地，"1110"表示某地块四种地貌的存在情况，"1110"解读为"该地块有森林地貌，有草原地貌，有田地地貌，无沙漠地貌"。

步骤A3，将"1110"的二进制数据转换为十进制数据表示为10，得到密文数"14"，用以表示地块的地貌存在情况。

需要说明的是，数据的解码过程与加密过程恰好相反，即使用密钥和解密算法把密文数据来还原成明文数据。使用加密时对数据使用的二进制方法，进行逆向运算，过程包括：

步骤B1，将密文数据"14"还原成二进制数据"1110"。

步骤B2，根据密钥，即每个ID所代表的地貌，例如我们想知道这个地块的森林地貌情况，首先森林的ID为1，通过二进制的或运算，得到二进制数据"1110"的最左边第一位数的结果为"1"，即可解码出该地块有森林地貌对应的原文数据。

本发明实施例通过二进制压缩算法对同一类型数据进行压缩和加密，能够同时将多个相同数据进行合并加密，节约了存储空间，提升了运行效率。

步骤S8034，采用预设第二算法对第二数据集合进行压缩和加密处理，得到第二密文数据。

具体地，上述步骤S8034包括：

步骤C1，获取第二数据集合的两个数据，记为第一处理数据和第二处理数据。

需要说明的是，第二数据集合存储的数据为两个不同数据类型构成的数据集合。

步骤C2，将第一处理数据对应的编码数据进行二进制转换，得到第三处理数据。

在本实施例中，编码数据即为数据的身份标识ID。

步骤C3，将第三处理数据左移预设位数，得到第四处理数据，预设位数根据第二处理数据的数据类型确定。

在本实施例中，第二处理数据的数据类型为ushort类型（无符号短整型）数据，其为16位，值的范围为0到65535，仅作为举例说明，不以此为限制。

步骤C4，对第四处理数据和第三处理数据进行求和，将求和结果进行十进制转换，得到第二密文数据。

在一具体实施例中，对于两个不同数据的压缩和加密，例如，第二数据集合表示一个部队属于某阵营的某个序列号，实现对该阵营和序列号的压缩和加密处理，过程包括：

步骤D1，将某阵营的明文含义，使用ID来进行代替（编码数据）。

步骤D2，序列号根据其对应数据类型设定数据大小的上限范围。例如序列号是一个ushort类型的数据，其数值在（0-65535）区间内。

步骤D3，通过位运算，将阵营ID转换为二进制数据。

步骤D4，通过位运算，即将阵营的二进制数据左移16位（位移的位数由序列号位数确定，即ushort类型为16位）。

步骤D5，将位运算得到的二进制数据加上这个部队的序列号，再转换为十进制数据，即可得到带有阵营和序列号信息的部队密文数据。

需要说明的是，解码过程将十进制数据转化为二进制数据，通过位运算，即右移16位则可以得到表示部队阵营的ID号，取右侧的16位二进制数据，可以得到部队序列号。

本发明实施例通过二进制压缩算法结合位运算对不同类型的数据进行压缩和加密，满足了不同数据的属性，能够提高数据内存利用率，加快数据处理进程，提升了运行效率。

步骤S804，将密文数据基于预设结构体进行存储，得到目标数据模型。详细请参见图1所示实施例的步骤S104，在此不再赘述。

在一具体实施例中，参阅图7，通过本实施例的虚拟世界数据模型的构建方法得到对应的初始化历史数据模型的实现流程包括：

步骤E1，准备地图与色块图，并通过色块图来划分地图区域。

步骤E2，准备历史数据的配置表。

步骤E3，建立地图和配置表的映射关系。

步骤E4，对得到的数据进行加密和压缩。

步骤E5，设计不同的Struct数据结构。

步骤E6，初始化历史数据模型。

综上，本发明实施例的虚拟世界数据模型的构建方法，在初始化历史数据模型时，使用色块图划分区域减少了人员工作量，增加了地图划分的灵活性，降低了人工出错的概率；兼顾压缩、加密和存储功效，通过预设压缩算法和对应的加密处理，解决了历史数据模型内存占用大，数据不安全的问题，减少了游戏在数据上对内存的占用，提升了游戏的安全性；使用Struct结构和自定义的模板结构体对历史数据模型的数据进行存储，减少了处理器访问内存的次数，增加了数据读写速度，支持在高性能大规模数据处理架构下进行项目开发。通过本发明能够提高虚拟世界数据模型的构建效率，增加数据内存利用率，满足项目开发需求。

在本实施例中还提供了一种虚拟世界数据模型的构建***，该***用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的术语“模块”，其可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的***较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

本发明提供一种虚拟世界数据模型的构建***，如图8所示，***包括：

划分模块1001，用于基于预设色块图对目标地图进行区域划分，得到多个地块。

映射模块1002，用于建立目标地图的配置数据与其对应地块的映射关系，得到目标数据。

压缩加密模块1003，用于对目标数据进行压缩和加密处理，得到密文数据。

构建模块1004，用于将密文数据基于预设结构体进行存储，得到目标数据模型。

在一些可选的实施方式中，划分模块1001包括：获取子模块、筛选子模块和划分子模块；其中，获取子模块，用于获取预设色块图中每个区域的边界像素点；筛选子模块，用于对各区域的边界像素点进行筛选，得到各区域对应的顶点；划分子模块，用于基于顶点对目标地图进行区域划分。

在一些可选的实施方式中，筛选子模块包括：第一筛选单元、第二筛选单元、第三筛选单元、第四筛选单元、第五筛选单元和第六筛选单元；其中，第一筛选单元，用于获取各区域的所有边界像素点；第二筛选单元，用于以任一边界像素点为当前起始点，基于起始点的位置依次遍历其相邻的边界像素点；第三筛选单元，用于将起始点与其相邻的边界像素点相连，得到对应的相连直线，第四筛选单元，用于若相连直线至少存在一个中间点，获取中间点对应的离散值，离散值为中间点到相连直线的距离；第五筛选单元，用于在离散值或离散值的累加值超过预设阈值时，将相连直线对应的起始点与其相邻的边界像素点的前一个边界像素点记为顶点；第六筛选单元，用于将相邻的边界像素点的前一个边界像素点作为下一起始点，重复将起始点与其相邻的边界像素点相连得到顶点的过程，得到各区域对应的顶点。

在一些可选的实施方式中，映射模块1002包括：第一映射子模块和第二映射子模块；其中，第一映射子模块，用于基于目标地图的配置数据，建立配置数据表，配置数据表为不同地块的配置数据，配置数据包括地形地貌和/或人文历史和/或物产资源和/或气候信息和/或人口分布；第二映射子模块，用于从配置数据表中获取不同地块对应的配置数据，并将配置数据和其对应的地块进行数据关联，得到目标数据。

在一些可选的实施方式中，压缩加密模块1003包括：第一处理子模块、第二处理子模块、第三处理子模块和第四处理子模块；其中，第一处理子模块，用于基于预设编码规则对目标数据进行对应编码，得到编码数据；第二处理子模块，用于将编码数据基于数据类型进行划分，得到第一数据集合和第二数据集合；其中，第一数据集合为数据类型相同的多个数据，第二数据集合为数据类型不同的两个数据；第三处理子模块，用于采用预设第一算法对第一数据集合进行压缩和加密处理，得到第一密文数据；第四处理子模块，用于采用预设第二算法对第二数据集合进行压缩和加密处理，得到第二密文数据。

在一些可选的实施方式中，第三处理子模块包括：第一处理单元和第二处理单元；其中，第一处理单元，用于使用二进制压缩算法对第一数据集合的编码数据进行标识，得到对应的二进制数据；第二处理单元，用于将二进制数据进行十进制转换，得到第一密文数据。

在一些可选的实施方式中，第四处理子模块包括：第三处理单元、第四处理单元、第五处理单元和第六处理单元；其中，第三处理单元，用于获取第二数据集合的两个数据，记为第一处理数据和第二处理数据；第四处理单元，用于将第一处理数据对应的编码数据进行二进制转换，得到第三处理数据；第五处理单元，用于将第三处理数据左移预设位数，得到第四处理数据，预设位数根据第二处理数据的数据类型确定；第六处理单元，用于对第四处理数据和第三处理数据进行求和，将求和结果进行十进制转换，得到第二密文数据。

上述各个模块的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。

本实施例中的虚拟世界数据模型的构建***是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指ASIC（Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路）电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。

本发明实施例的虚拟世界数据模型的构建***，能够提高虚拟世界数据模型的构建效率，通过对数据加密和压缩，减少了数据对内存的占用，增加了数据内存利用率，同时兼顾加密功效，提升了数据的安全；优化了数据结构类型，支持在高性能大规模数据处理架构下进行项目开发，增加了处理数据的效率，极大的满足了项目开发需求。

本发明实施例还提供一种计算机设备，请参阅图9，图9是本发明可选实施例提供的上述计算机设备的结构示意图，如图9所示，该计算机设备包括：一个或多个处理器10、存储器20，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相通信连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在计算机设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在一些可选的实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个计算机设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器***)。图9中以一个处理器10为例。

处理器10可以是中央处理器，网络处理器或其组合。其中，处理器10还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路，可编程逻辑器件或其组合。上述可编程逻辑器件可以是复杂可编程逻辑器件，现场可编程逻辑门阵列，通用阵列逻辑或其任意组合。

其中，存储器20存储有可由至少一个处理器10执行的指令，以使至少一个处理器10执行实现上述实施例示出的方法。

存储器20可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些可选的实施方式中，存储器20可选包括相对于处理器10远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

存储器20可以包括易失性存储器，例如，随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如，快闪存储器，硬盘或固态硬盘；存储器20还可以包括上述种类的存储器的组合。

该计算机设备还包括通信接口30，用于该主控芯片与其他设备或通信网络通信。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，上述根据本发明实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可记录在存储介质，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程存储介质或非暂时机器可读存储介质中并将被存储在本地存储介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件的存储介质上的这样的软件处理。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体、随机存储记忆体、快闪存储器、硬盘或固态硬盘等；进一步地，存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。可以理解，计算机、处理器、微处理器主控芯片或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件，当软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现上述实施例示出的方法。

虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (9)

1.一种虚拟世界数据模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：

基于预设色块图对目标地图进行区域划分，得到多个地块；

建立所述目标地图的配置数据与其对应地块的映射关系，得到目标数据；

对所述目标数据进行压缩和加密处理，得到密文数据，包括：

基于预设编码规则对目标数据进行对应编码，得到编码数据；

将所述编码数据基于数据类型进行划分，得到第一数据集合和第二数据集合；其中，所述第一数据集合为数据类型相同的多个数据，所述第二数据集合为数据类型不同的两个数据；

采用预设第一算法对所述第一数据集合进行压缩和加密处理，得到第一密文数据；

采用预设第二算法对所述第二数据集合进行压缩和加密处理，得到第二密文数据；

将所述密文数据基于预设结构体进行存储，得到目标数据模型。

2.根据权利要求1所述的虚拟世界数据模型的构建方法，其特征在于，所述基于预设色块图对目标地图进行区域划分，包括：

获取预设色块图中每个区域的边界像素点；

对各区域的边界像素点进行筛选，得到各区域对应的顶点；

基于所述顶点对目标地图进行区域划分。

3.根据权利要求2所述的虚拟世界数据模型的构建方法，其特征在于，所述对各区域的边界像素点进行筛选，得到各区域对应的顶点，包括：

获取各区域的所有边界像素点；

以任一边界像素点为当前起始点，基于所述起始点的位置依次遍历其相邻的边界像素点；

将所述起始点与其相邻的边界像素点相连，得到对应的相连直线；

若所述相连直线至少存在一个中间点，获取所述中间点对应的离散值，所述离散值为所述中间点到所述相连直线的距离；

在所述离散值或所述离散值的累加值超过预设阈值时，将所述相连直线对应的起始点与其相邻的边界像素点的前一个边界像素点记为顶点；

将所述相邻的边界像素点的前一个边界像素点作为下一起始点，重复将所述起始点与其相邻的边界像素点相连得到顶点的过程，得到各区域对应的顶点。

4.根据权利要求1所述的虚拟世界数据模型的构建方法，其特征在于，所述建立所述目标地图的配置数据与其对应地块的映射关系，得到目标数据，包括：

基于所述目标地图的配置数据，建立配置数据表，所述配置数据表为不同地块的配置数据，所述配置数据包括地形地貌和/或人文历史和/或物产资源和/或气候信息和/或人口分布；

从所述配置数据表中获取不同地块对应的配置数据，并将所述配置数据和其对应的地块进行数据关联，得到目标数据。

5.根据权利要求1所述的虚拟世界数据模型的构建方法，其特征在于，所述采用预设第一算法对所述第一数据集合进行压缩和加密处理，得到第一密文数据，包括：

使用二进制压缩算法对所述第一数据集合的编码数据进行标识，得到对应的二进制数据；

将所述二进制数据进行十进制转换，得到第一密文数据。

6.根据权利要求1所述的虚拟世界数据模型的构建方法，其特征在于，所述采用预设第二算法对所述第二数据集合进行压缩和加密处理，得到第二密文数据，包括：

获取所述第二数据集合的两个数据，记为第一处理数据和第二处理数据；

将所述第一处理数据对应的编码数据进行二进制转换，得到第三处理数据；

将所述第三处理数据左移预设位数，得到第四处理数据，所述预设位数根据所述第二处理数据的数据类型确定；

对所述第四处理数据和所述第三处理数据进行求和，将所述求和结果进行十进制转换，得到第二密文数据。

7.一种虚拟世界数据模型的构建***，其特征在于，所述***包括：

划分模块，用于基于预设色块图对目标地图进行区域划分，得到多个地块；

映射模块，用于建立所述目标地图的配置数据与其对应地块的映射关系，得到目标数据；

压缩加密模块，用于对所述目标数据进行压缩和加密处理，得到密文数据，包括：

基于预设编码规则对目标数据进行对应编码，得到编码数据；

将所述编码数据基于数据类型进行划分，得到第一数据集合和第二数据集合；其中，所述第一数据集合为数据类型相同的多个数据，所述第二数据集合为数据类型不同的两个数据；

采用预设第一算法对所述第一数据集合进行压缩和加密处理，得到第一密文数据；

采用预设第二算法对所述第二数据集合进行压缩和加密处理，得到第二密文数据；

构建模块，用于将所述密文数据基于预设结构体进行存储，得到目标数据模型。

8.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1至6中任一项所述的虚拟世界数据模型的构建方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至6中任一项所述的虚拟世界数据模型的构建方法。