我喜欢technique Spelunky用于在游戏中生成关卡，我想将其适应3D空间，以便我可以用它来帮助我在3D空间中设计一些东西。我只是不确定如何解决这种问题。我觉得无法针对这种特定方法进行直接翻译，但我仍然希望拥有类似的感觉，并具有相同的曲折路径。
这是一个有趣的问题，因为当您开始将算法移入更高维度时会遇到一些挑战。
让我们从简单的数学观察开始。级别生成算法通过计算从世界的顶部到底部的随机路径来工作。在每一步中，该路径都可以向左，向右或向下移动，但绝不能退回到它的起点。假设这三个选项的可能性相同，则在特定级别上的第一步有2/3机会保持在同一级别，而每个后续步骤最多有1/2机会保持在同一级别。 （这是50％，忽略墙壁）。这意味着每个级别的预期图块数量最多为
1×（1/3）+（2/3）×（1 + 2）（因为有1/3的机会立即下移，否则（2/3）的机会获得一个房间，再加上房间数您从随机过程中得到，该过程在每一步中以50％的概率停止运行]
= 2.5
这很重要，因为这意味着如果您的世界是一个n×n的网格，那么您期望世界上每个级别只有约2.5个“已使用”的像元，而总共约2.5n个“已使用”的像元路径。假设世界为n×n，则意味着a>
。2.5n / n 2
= 2.5 / n世界细胞的分数将在主要路径上，因此n必须很小，以使不在主要路径上的世界分数不会太大。您链接的视频选择的n = 4，这意味着2.5 / 4 = 62.5％的世界将出现在主路径上。这是“我想取得进步”和“我想要我的附带任务”之间的良好融合。并且请记住，此数字是路径单元与辅助任务单元的数量的overestimate
现在，让我们在三个维度上进行此操作。与之前相同，我们从顶部的“切片”开始，然后在每一步随机向前，向后，向左，向右或向下移动。这使我们最多有4/5的机会保持在我们的水平上，然后从这一点开始，最多有3/4的机会保持在水平上。 （再次，这是一个高估。）再次进行数学运算会得出
1×1/5 +（4/5）×（1 + 4）
= 1/5 +（4/5）×5
= 4.2
因此，如果我们高估了，则平均每级将有4.2个单元位于主路径中，平均总路径长度为4.2n。在n×n×n的世界中，这意味着“路径上”站点到“路径外”站点的比例为
4.2n / n 3
= 4.2 / n 2
这意味着您的世界需要很小，以使主要路径不占整个空间的小部分。例如，选择n = 3意味着您将离开主要路径的世界不到50％，并且可以进行探索。选择n = 4可使您离开主要路径的世界的75％，并且给n = 5可使您超出主要路径的世界的80％。
所有这些都是说，马上就需要减小世界的大小，以使基于主路径的算法不会使世界大为空白。这不一定是一件坏事，但要牢记。
您遇到的下一个问题是为房间配置建立“模板”库。如果您在2D空间中，则每个单元都有四个可能的入口和出口，并且这四个入口的任何子集（可能，除了一个根本没有入口的单元之外）都可能需要模板。那给你
2 4
-1 = 15可能使用的进/出模板，这只是为了涵盖所有可能的选项。
在三个维度上，每个单元都有六个可能的入口和出口，所以有
2 6
-1 = 63可能要考虑的进/出组合，因此您需要很多模板来解决这个问题。您可以通过利用旋转对称性来减少这种情况，但这是要记住的重要一点。
您链接的视频提到2D生成算法的优点是，>
它创建了有趣且引人入胜的关卡，玩家无法轻易陷入其中。
在2D空间中，除少数例外，大多数单元将与主路径相邻。在3D空间中，除少数例外，大多数单元将与主路径相邻。此外，在2D空间中，如果迷路了，找回原路并不难-只能走很多路，而且可以一次看到整个世界。在3D中，迷失容易得多，这是因为与2D空间相比，您可以采取一些使您远离主要道路的步骤，并且如果迷路了，还应考虑更多回溯方法。 （此外，您可能无法一次在3D空间中看到整个世界。）
您可能不通过将要参观的地方填满整个3D空间来解决此问题。取而代之的是，只允许在距离主要路径一到两步的位置填充有趣的辅助任务，因为这样一来，玩家就不会在杂草中迷路。
总结