Paradox 是我很喜欢的一个游戏公司，在所谓 P 社 5 萌中，十字军之王和钢铁雄心都只有浅尝，但在维多利亚和群星上均投入了大量时间和精力。
这些游戏基于同一套引擎，所以数据文件格式也是共通的。P 社开放了 Mod ，允许玩家来修改游戏，所以数据文件都是明文文本存放在文件系统中，这给了我们一个极好的学习机会：对于游戏从业者，我很有兴趣看看成熟引擎是如何管理游戏数据和游戏逻辑的。
据我所接触到的国内游戏公司，包括我们自己公司在内，游戏数据大都是基于 excel 这种二维表来表达的。我把它称为 csv 模式。这种模式的特点是，基础数据结构基于若干张二维表，每张表有不确定的行数，但每行有固定了列数。用它做基础数据结构的缺陷是很明显的，比如它很难表达树状层级结构。这往往就依赖做一个中间层，规范一些使用格式，在其上模拟出复杂数据结构。
另一种在软件行业广泛使用的基础数据结构是 json/xml 模式。json 比 xml 要简单。它的特点就是定义了两种基础的复合结构，字典和数组，允许结构嵌套。基于这种模式管理游戏数据的我也见过一些。不过对于策划来说，编辑树结构的数据终究不如 excel 拉表方便。查看起来也没有特别好的可视化工具，所以感觉用的人要少一些。
最开始，我以为 P 社的数据文件是偏向于后一种 json 模式。但实际研究下来又觉得有很大的不同。今天我尝试用 lpeg 写了一个简单的 parser 试图把它读进 lua vm ，写完 parser 后突然醒悟过来，其实它就是基于的嵌套 list ，不正是 lisp 吗？想明白这点后，有种醍醐灌顶的感觉，的确 lisp 模式要比 json 模式简洁的多，并不比 csv 模式复杂。但表达能力却强于它们两者，的确是一个更好的数据组织方案。
我们来看一个从群星中随便摘录的例子（有点长，但挺有代表性）：
country_event = {
id = primitive.16
hide_window = yes
trigger = {
is_country_type = primitive
has_country_flag = early_space_age
#NOT = { has_country_flag = recently_advanced }
OR = {
AND = {
exists = from
from = {
OR = {
is_country_type = default
is_country_type = awakened_fallen_empire
}
}
}
years_passed > 25
}
}
mean_time_to_happen = {
years = 100
modifier = {
factor = 0.6
has_country_flag = acquired_tech
}
}
immediate = {
remove_country_flag = early_space_age
set_country_flag = primitives_can_into_space
set_country_type = default
change_country_flag = random
if = {
limit = { is_species_class = MAM }
set_graphical_culture = mammalian_01
}
if = {
limit = { is_species_class = REP }
set_graphical_culture = reptilian_01
}
if = {
limit = { is_species_class = AVI }
set_graphical_culture = avian_01
}
if = {
limit = { is_species_class = ART }
set_graphical_culture = arthropoid_01
}
if = {
limit = { is_species_class = MOL }
set_graphical_culture = molluscoid_01
}
if = {
limit = { is_species_class = FUN }
set_graphical_culture = fungoid_01
}
change_government = {
authority = random
civics = random
}
set_name = random
if = {
limit = {
home_planet = {
has_observation_outpost = yes
}
}
home_planet = {
observation_outpost_owner = {
country_event = { id = primitive.17 }
}
}
}
add_minerals = 1000 # enough for a spaceport and then some
add_energy = 500
add_influence = 300
capital_scope = {
every_tile = {
limit = {
has_blocker = yes
NOR = {
has_blocker = tb_decrepit_dwellings
has_blocker = tb_failing_infrastructure
}
}
remove_blocker = yes
}
while = {
limit = {
num_pops < 8
any_tile = {
has_grown_pop = no
has_growing_pop = no
has_blocker = no
}
}
random_tile = {
limit = {
has_grown_pop = no
has_growing_pop = no
has_blocker = no
}
create_pop = {
species = owner
}
}
}
random_tile = {
limit = {
has_grown_pop = yes
OR = {
has_building = "building_primitive_farm"
has_building = "building_primitive_factory"
has_building = no
}
}
clear_deposits = yes
add_deposit = d_mineral_food_deposit
set_building = "building_capital_2"
}
random_tile = {
limit = {
has_grown_pop = yes
OR = {
has_building = "building_primitive_farm"
has_building = "building_primitive_factory"
has_building = no
}
}
clear_deposits = yes
add_deposit = d_mineral_deposit
set_building = "building_mining_network_1"
}
random_tile = {
limit = {
has_grown_pop = yes
OR = {
has_building = "building_primitive_farm"
has_building = "building_primitive_factory"
has_building = no
}
}
clear_deposits = yes
add_deposit = d_mineral_deposit
set_building = "building_mining_network_1"
}
random_tile = {
limit = {
has_grown_pop = yes
OR = {
has_building = "building_primitive_farm"
has_building = "building_primitive_factory"
has_building = no
}
}
clear_deposits = yes
add_deposit = d_farmland_deposit
set_building = "building_hydroponics_farm_1"
}
random_tile = {
limit = {
has_grown_pop = yes
OR = {
has_building = "building_primitive_farm"
has_building = "building_primitive_factory"
has_building = no
}
}
clear_deposits = yes
add_deposit = d_farmland_deposit
set_building = "building_hydroponics_farm_1"
}
random_tile = {
limit = {
has_grown_pop = yes
OR = {
has_building = "building_primitive_farm"
has_building = "building_primitive_factory"
has_building = no
}
}
clear_deposits = yes
add_deposit = d_energy_deposit
set_building = "building_power_plant_1"
}
random_tile = {
limit = {
has_grown_pop = yes
OR = {
has_building = "building_primitive_farm"
has_building = "building_primitive_factory"
has_building = no
}
}
clear_deposits = yes
add_deposit = d_energy_deposit
set_building = "building_power_plant_1"
}
random_tile = {
limit = {
has_grown_pop = yes
OR = {
has_building = "building_primitive_farm"
has_building = "building_primitive_factory"
has_building = no
}
}
clear_deposits = yes
add_deposit = d_energy_deposit
set_building = "building_power_plant_1"
}
remove_all_armies = yes
create_army = {
name = random
owner = PREV
species = owner_main_species
type = "defense_army"
}
create_army = {
name = random
owner = PREV
species = owner_main_species
type = "defense_army"
}
create_army = {
name = random
owner = PREV
species = owner_main_species
type = "defense_army"
}
create_army = {
name = random
owner = PREV
species = owner_main_species
type = "defense_army"
}
}
random_owned_ship = {
limit = { is_ship_size = primitive_space_station }
fleet = { destroy_fleet = THIS }
}
}
}起初，我很疑惑在这个格式中，为啥赋值和相等都用的 = ，这不是容易引起歧义么？但是你从 lisp 的角度来看就简单了。等于号只是为了便于策划书写和阅读的一个变形。所谓 id = primitive.16 你可以理解为 ( id, primitive.16 ) 而 iscountrytype = default 一样可以理解为 ( iscountrytype , default ) 。 而
create_army = {
name = random
owner = PREV
species = owner_main_species
type = "defense_army"
} 本质上是 ( create_army , ( ( name, random ) , (owner, PREV), (species, owner_main_species), (type, "defense_army") ) )。
基础数据结构只要能表达出来，怎么理解这些 list 是更上层的工作，这就和我们在 csv 中去模拟树结构是一样的道理。只不过 years_passed > 25 这样的东西，被翻译成 ( years_passed, > , 25 ) 有三个元素。上层解析的时候，如果确定它是一个逻辑表达式，就很容易在 2 个元素的 list 中间插入一个 = 补全。
这种结构很容易描述一些控制结构，比如上面例子中的 if 。我还在其它数据中发现了 repeat while 等控制结构，这些都是上层的工作，和底层数据模型无关。但不得不说，lisp 模式比 csv 模式更容易做此类控制结构。
把这种数据结构翻译成 lua 也很容易：只需要用 lua table 的 array 来保存即可。但为了使用方便，可以加一个代理结构。如果上层业务想把一个 list 解析成字典，就在 cache 中临时生成一个 hash 表加快查询即可。我们甚至可以把它直接存在 C 内存中，只在 lua 中暴露出遍历以及高层的访问方法。所谓高层的访问方法指，可以直接读取 if repeat 等控制结构，或是把带 AND OR 这样的复合 list 直接翻译成一个条件表达式。