2026秋软件工程个人作业（第二次）

一箭又一箭 —— Python + AIGC 小游戏开发

项目	内容
这个作业属于哪个课程	https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/202601SofwareEngineering
这个作业要求在哪里	https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/202601SofwareEngineering/homework/16717
这个作业的目标	使用 Python 和 AIGC 完成"一箭又一箭"小游戏
学号	102401436
GitHub 仓库	https://github.com/otto2-5-8/one-arrow-after-another

一、项目展示

| 开始界面 | 游戏界面 | 通关界面 | 失败界面 |
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二、项目介绍

2.1 游戏规则

棋盘上每个箭头朝上、下、左、右之一。点击箭头后沿它朝着的方向看：一路到棋盘边界都没有别的箭头，箭头就飞出棋盘并消失；路上还有别的箭头则飞不出去，箭头会晃动变红并给出文字提示，失误次数减 1。清空本关全部箭头即通关，失误次数用完本关失败。共 5 关（5×5 到 7×7），每关失误次数 3～4 次。

2.2 界面设计

• 开始界面：标题、开始游戏按钮、关卡选择（未解锁的关卡置灰）和已解锁进度。
• 游戏界面：顶部显示当前关卡、剩余箭头、剩余失误和用时，中间是棋盘，底部是重新开始、提示、撤销、返回菜单四个按钮。
• 结果界面：通关面板显示本关用时与失误次数，并提供"下一关"；失败面板提供"重新开始"。

三、主要功能与特色

3.1 鼠标点击操作

点击事件先在按钮上做命中检测，再换算成棋盘格子：(x - 棋盘原点 - 间隙) // (格宽 + 间隙) 得到列、同样方法得到行，最后用 collidepoint 排除格子之间的缝隙，所以点在缝隙上不会误判成点击箭头。

3.2 四种箭头方向

方向用 ^ v < > 四个字符表示，配合方向向量表 DIRS。画箭头时先定义"朝上"的一组多边形顶点，再按 0/90/180/270 度旋转，四种方向共用同一套绘制代码。

3.3 箭头飞出动画

点击能飞出的箭头时，把它加入 flyers 列表，每帧按方向位移（约 1500 px/s）并逐渐降低透明度，飞出窗口后回收，视觉上就是"飞出去了"。

3.4 碰撞反馈与失误

被挡住的箭头所在格子记一个抖动计时（0.45 s），绘制时用 sin 左右晃动 ±9 像素并把格子底色变红，同时在底部弹出"这个箭头被挡住了，失误 -1"；失误归零时提示"失误次数用完了！"并弹出失败面板。

3.5 扩展功能

在基础玩法之外做了：关卡解锁（过关后解锁下一关）、本关计时、提示（求解器给出一个安全着法并高亮该箭头）、撤销（收回上一步飞出的箭头）。

四、实现思路

4.1 棋盘与箭头表示

棋盘是一个字典 {(行, 列): 方向}，行数列数由关卡数据推出。箭头位置就是字典的键，因此"这一格有没有箭头"是 O(1) 判断，清掉箭头就是删除键。

4.2 关卡表示

关卡直接写成字符串数组，一个字符一格，. 表示空格：

LEVELS = [{"name": "第 1 关", "mistakes": 3,
           "grid": [".....", "..>v.", "..v..", ".....", "..v<."]}]

5 个关卡都用 solver.py 的求解器验证过可以通关，具体通关顺序见仓库 docs/solutions.md。

4.3 状态机与帧循环

界面用 scene（menu / game）加 overlay（win / lose）两个状态控制，结果面板延后 0.9 秒再弹出，等飞出动画先播完；帧循环里把单帧时间限制在 0.1 秒以内（dt = min(clock.tick(60) / 1000, 0.1)），避免启动时字体预加载的卡顿让动画跳一下。

五、重点：路径检测方法

5.1 检测思路

从箭头所在格子出发，沿它朝着的方向一格一格地走：中途遇到任何箭头，说明被挡住，返回"飞不出去"；如果一直走到棋盘边界都没有箭头，说明可以飞出。上下左右只是方向向量不同，所以四个方向共用同一段代码。

5.2 核心代码

def is_free(self, pos):
    dr, dc = DIRS[self.arrows[pos]]
    r, c = pos[0] + dr, pos[1] + dc
    while 0 <= r < self.rows and 0 <= c < self.cols:
        if (r, c) in self.arrows:
            return False
        r += dr
        c += dc
    return True

5.3 示例

→  ·  ·  ↑  ·     第 1 个箭头在 (1,1) 朝右，射线经过 (1,2)、(1,3) 会遇到 (1,4) 的 ↑，被挡住
↑  ·  ·  ·  →     第 5 个箭头在 (2,5) 朝右，右侧直接到边界，可以飞出

5.4 算法特点

这一节说三个"有点意思"的算法：求解器怎么判可解、关卡怎么生成，以及一个能省心的性质。

① 记忆化搜索求解器：把"剩余箭头集合"当作状态，逐个尝试还能飞出的箭头再递归下去。memo[state] = None 先把当前局面标记成"暂时算不出来"，同一个局面只算一次，避免重复展开：

# solver.py:18-36
def solve(layout, rows, cols):
    """layout 是 {位置: 方向} 的字典，返回一个清空棋盘的点击顺序，无解返回 None。"""
    memo = {}                     

    def dfs(state):
        if not state:             
            return []
        if state in memo:         # 同一个局面算过，直接复用结果
            return memo[state]
        memo[state] = None        # 防止同一个局面被重复展开
        for pos in sorted(state):
            if free_in(state, layout, pos, rows, cols):      
                rest = dfs(frozenset(p for p in state if p != pos))
                if rest is not None:                         # 去掉它后还能清空 -> 这条分支可行
                    memo[state] = [pos] + rest
                    return memo[state]
        return None               # 这个局面无解

    return dfs(frozenset(layout))

② 死局判定：剩余箭头互相扣成环。如果某个局面下一个箭头都飞不出去，说明剩下的箭头首尾相扣（每个都被另一个挡着），这个局面永远解不开——搜索里"所有箭头都试过、没有一个能飞出"就是死局，直接返回 None：

# solver.py:28-34
        for pos in sorted(state):
            if free_in(state, layout, pos, rows, cols):      # 还能飞出的箭头
                rest = dfs(frozenset(p for p in state if p != pos))
                if rest is not None:
                    memo[state] = [pos] + rest
                    return memo[state]
        return None      # 一个能飞的都没有：剩余箭头互相扣成环，死局

③ 逆向构造生成关卡（保证有解）：随机撒箭头很容易撒出互堵的死局。这里的做法反过来——先定消除顺序，再逆着摆箭头：新摆下的箭头只要不在已摆箭头的射线上，那么按相反顺序点就一定都能飞出，所以生成的关卡必然有解；摆完再用求解器复查一遍：

# tools/gen_levels.py:35-50
        for pos in cells:
            if pos in placed:
                continue
            for direction in rng.sample("^v<>", 4):          
                ray = reachable(pos, direction, rows, cols)
                if any(p in placed for p in ray):            
                    continue
                placed[pos] = direction                      # 摆在射线上没有任何箭头的位置
                ok = True
                break
            if ok:
                break
        if not ok:
            break
    order = solve(placed, rows, cols)                        # 逆序摆完，再用求解器复查一遍
    assert order and len(order) == len(placed), "生成结果不可解"

六、AIGC 使用过程

子任务	借助何种 AIGC 技术	AI 实现或提供了什么	效果如何	人工修改
路径检测与求解器	AIGC 编程助手（DeepSeek）	四个方向的检测代码、记忆化搜索求解器、关卡校验脚本	求解器把"整局布局"当成"当前局面"判断阻挡，导致校验误报无解	改成 free_in(state, dirs, ...)：用当前剩余箭头判断阻挡、用原始布局查方向，恢复正常
关卡设计	AIGC 编程助手（DeepSeek）	随机生成"逆序摆放"的可解关卡候选	候选偏乱，人工挑选调整后第 5 关出现两处互相挡死的死局，无法通关	把两处箭头方向改掉，tools/check_levels.py 重新验证 5 关全可解
界面与动画	AIGC 编程助手（DeepSeek）	pygame 界面框架、箭头绘制、飞出与晃动动画	能跑但运行即崩：AttributeError: hint_timer（新加的属性没在 __init__ 初始化）；首帧 dt 含字体预加载耗时，动画和计时会跳一下	补上初始化；把 dt 限制在 0.1 秒内，并缓存字体路径加快启动
测试与截图	AIGC 编程助手（DeepSeek）	T01-T06 测试用例、按剧本驱动界面的自动截图脚本	有两条用例的期望值写错：一条漏看了另一个箭头挡住了路径，一条把"能飞出的格子"记错（那一格其实被右边的箭头挡着）；截图脚本也遇到抓图偏移、窗口被遮挡、提示过期	核对路径检测结果后改对用例（现在 11 项全过）；截图脚本逐项修好（DPI 感知、窗口置顶、持续触发提示）

七、测试结果

7.1 自动化测试

python -m unittest discover -s tests -v

共 11 项测试全部通过，包含作业要求的 T01-T06，以及四个方向阻挡、点击坐标换算、按钮交互、5 个关卡均可通关等补充用例。

7.2 测试记录

测试编号	测试项目	预期结果	实际结果	是否通过
T01	点击前方无阻挡的箭头	箭头飞出棋盘并消失	剩余箭头 2→1，失误不变	通过
T02	点击前方有阻挡的箭头	箭头不消失，失误次数减 1	返回 blocked，失误 3→2	通过
T03	点击位于边缘且朝向棋盘外的箭头	正常消失，不发生越界错误	四个方向边缘箭头均正常飞出	通过
T04	消除本关全部箭头	显示通关并进入下一关	通关面板出现，解锁第 2 关，可切到第 2 关	通过
T05	失误次数耗尽	显示失败并允许重新开始	result=lose，失败面板显示，可重新开始	通过
T06	游戏进行中重新开始	箭头布局和失误次数恢复	箭头恢复 5 个，失误恢复 3 次，用时清零	通过
T07	点击格子之间的缝隙	不触发任何判定	失误次数不变	通过
T08	点击"提示"按钮	高亮一个能飞出的箭头	高亮框出现在可飞出的箭头上	通过
T09	点击"撤销"按钮	上一步飞出的箭头回到棋盘	箭头回到原位，剩余数量恢复	通过
T10	5 个关卡是否都能通关	每关都有可通关顺序	求解器给出完整顺序，逐关回放每一步都合法并清空棋盘	通过
T11	干净检出后运行（git archive 解压）	测试通过、程序可跑	11 项测试通过，第 1 关可以通到底	通过

八、PSP 项目计划与实际耗时

任务	预估耗时（小时）	实际耗时（小时）	差异（小时）
需求分析与游戏设计	2.0	1.5	-0.5
Python 与图形库学习	3.0	2.0	-1.0
游戏界面实现	4.0	5.0	+1.0
路径与碰撞逻辑实现	3.0	2.5	-0.5
关卡设计	2.0	1.5	-0.5
AIGC 辅助开发	3.0	4.0	+1.0
测试与修改	2.0	2.5	+0.5
README 与博客撰写	2.0	1.5	-0.5
合计	21.0	20.5	-0.5

PSP 分析：AIGC 明显压缩了"学图形库"和"写框架"的时间，实际耗时反而多花在界面和测试上——动画参数（飞出速度、抖动幅度、面板出现时机）需要反复试，自动截图脚本也调了不少次；此外 AI 生成的代码不能直接用，求解器、关卡死局、属性初始化这几处都是自己跑起来才发现并修掉的。

九、项目特色

1. 规则简单：一句话能说清，点掉能飞出去的箭头就行。
2. 四方向统一处理：检测和绘制都只用一套代码，靠方向向量和角度旋转区分四个方向，扩展新方向不需要改逻辑。
3. 数据与显示分离：logic.py 完全不依赖 pygame，可以单独跑测试；main.py 只负责显示和交互。
4. 有基本动画与完整反馈：飞出、晃动变色、文字提示，加上通关 / 失败面板，操作结果看得见。
5. 自带求解器：既用来校验每个关卡确实能通关，也顺手做成了提示功能。

十、心得体会

这次作业让我体会到 AI 能很快给出可运行的框架，但它的代码不一定对：求解器的阻挡判断、关卡里的死局、漏掉的属性初始化，都是我自己跑起来才发现的。所以关键逻辑必须自己理一遍，并且用测试固定下来。做完之后我对"沿一个方向扫描判断阻挡"这类坐标与边界处理也更有把握了。