马里奥2攻略：如何克服游戏中的常见痛点

超级马里奥2攻略

版本背景

《超级马里奥2》是任天堂公司出品的一款经典横版过关游戏最早在红白机上推出，有多款后续作品。

核心技巧

1. 关卡设计：

关卡设计应该有所限制，内容过多的关卡会让玩家信息量过大。

避免在问号方块里放置敌人，因为玩家对问号方块的预期是获得奖励。

避免出现死胡同，确保玩家在任何状态下都有机会通过关卡。

用金币作为引导，奖励是游戏里常见的引导方式。

保存点的放置方法：放在困难挑战的前/后，并且要注意附近的敌人。

2. 操作技巧：

游戏手感方面，《超级马里奥兄弟》缩短了操作延迟，引入了奔跑速度和跳跃高度的概念。玩家按住奔跑键可以跑得更快，按住跳跃键能跳得更高，在跑得更快时按下跳跃键能够跳得更远，在跳跃半空按方向键能进行微调。

教学引导方面，采用顺序渐进的教学引导方式，从简单场景开始让玩家尝试操作，逐渐引入游戏要素，最后组合这些要素考验玩家学习效果。

用户分层方面，对于轻度玩家通关不难，核心玩家有很多需要技巧才能到达的要素收集地点，磨炼技巧收集要素后还能开启隐藏关卡。

隐藏要素方面，游戏中有隐藏的砖块、捷径等，增加了玩家探索的惊喜感。

实战案例

1. Python实战项目：

有开发者使用Python的Pygame库制作了超级玛丽游戏。在实现过程中，创建了背景音乐按钮对象，设置按钮默认图片，循环播放背景音乐。并且在mainGame方法的while循环中，实现了单击按钮控制背景音乐的播放与停止功能。还添加了碰撞与积分功能，判断玛丽与障碍物是否碰撞，若碰撞则游戏结束，否则判断玛丽是否跃过障碍物，确认越过后加分并显示分数。

2. Java编程实战：

有开发者使用Java编程语言进行开发，利用Java的Swing库创建游戏的图形界面，包括游戏窗口、角色、背景等元素。同时处理用户的输入操作，例如键盘按键的监听和处理，以便玩家控制马里奥的移动和跳跃。还考虑了游戏的物理引擎和碰撞检测机制。

进阶研究

1. 计算复杂性研究：

2015年，Aloupis, Demaine, Guo 和 Viglietta证明了「超级玛丽」属于 NP

hard。2016年，Demaine, Viglietta 和 Williams证明了「超级玛丽」属于 PSPACE - complete。研究人员通过设置地图使得超级玛丽能够模拟一些计算困难的问题，从而说明该游戏在计算理论角度下是难解的。

2. GAN生成关卡：

有研究人员利用GAN（生成对抗网络）生成了超级马里奥关卡。他们将关卡数据以压缩格式存储，每个对象用两个字节位置和类型。为了将关卡编码为16x16的图像，设置了4个独立颜色通道。并且根据关卡中对象的排列方式进行分组，有利于模型学习并重现。还找出了游戏的一些特点，如管道可以连接地面或一排浮动块等。最后使用TensorFlow作为后端，利用Keras构建模型并训练，生成器通过输入特征向量生成新样本图像，鉴别器区分真实图像和生成器伪造的图像。

互动问答

1. 强化学习复现：

有开发者复现了超级马里奥的强化学习，在这个过程中遇到了没有C++工具库的问题，安装了几个G的VS软件以及插件后得以解决。主要解决的问题是看懂gym以及基本理解代码块思想，并且通过断点续训，训练后面轮次时将环境游戏界面渲染打开来实时看到之前的效果。

2. 乐高®超级马力欧™故障排除：

乐高超级马力欧互动人偶的固件仅包含了首次开始游戏时用于马力欧冒险入门套组的动作积木。建议使用乐高超级马力欧应用程序更新固件，以确保使用的是最新版本。

3. AI通关：

有AI可以一口气通29关超级马里奥，通过运行python test.py来测试训练后的模型，例如：python test.py world 5 stage 2。如果在训练过程中遇到问题，可以尝试换一个学习率。

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