在工作中，关于写横版战斗的AI当看到需求确实有点头大，在我接手的时候已经用的是成型的 有限状态机，有限状态机 在状态条件大到一定程度的时候就跟蜘蛛网一样，很难去修改去维护。还好已经将AI制作图形化。
前几天跟其他同事聊到行为树，对成型项目的分析，行为树，比有限状态机更模块化，利于优化(仁者见仁，智者见智，不喜勿喷),今天不早了 先写些行为树的基本设计思路,简单的游戏AI 无非if else And doAction,首先介绍行为树的几种节点
初识行为树节点
1.IBhaviorTreeNode 行为树基类接口
2.BehaviorTreeRoot 行为树的Root节点 树状接口，就必须会有一个根节点 行为树也一样
3.CompositeNode : IBehaviorTreeNode 复合节点 ，不能为叶子节点复合节点的实现 是由一个容器 例如 List<IBehaviorTreeNode> 来实现 并且实现对容器的删减 是一个抽象类
4.SelectorNode : CompositeNode 选择节点 继承于 复合节点，可以存储很多其他节点，当执行时，遇到一个child执行后返回true，直接停止迭代，本节点向自己父节点直接返回true，如果所有child返回false，本node向自己父节点返回false。所以子节点的添加顺序 或执行顺序非常重要。
5.SequenceNode : CompositeNode 组合节点 继承于 复合节点 ，与SelectorNode不同的是，遇到一个子节点执行后返回false，就停止迭代，本节点向父节点返回false，如果所有child返回true，本node向自己父节点返回true.
6.ConditionNode : IBehaviorTreeNode 条件判断节点 根据执行的判断 返回Ture or False
7.DecoratorNode : IBehaviorTreeNode 装饰节点 一般装饰节点都有一个 ConditionNode的子节点 顾名思义是将子节点的结果经过修饰处理 例如反转后 反馈给父节点
8.ActionNode : IBehaviorTreeNode 行为节点 用于实现动作，攻击、施法、等
9.ParallelNode : CompositeNode 平行节点 平行执行它的所有Child Node。而向Parent Node返回的值和Parallel Node所采取的具体策略相关：
Parallel Selector Node: 一False则返回False，全True才返回True。
Parallel Sequence Node: 一True则返回True，全False才返回False。
Parallel Fall On All Node: 所有False才返回False，否则返回True。
Parallel Succeed On All Node: 所有True才返回True，否则返回False。
Parallel Hybird Node: 指定数量的Child Node返回True或False后才决定结果。
Parallel Node提供了平行的概念。
不需要像Selector/Sequence那样预判哪个Child Node应摆前，哪个应摆后，
常见情况是：
(1)用于平行挂接多棵Action子树。
(2)在Parallel Node下挂一棵子树，并挂上多个Condition Node，以提供实时性和性能。
Parallel Node增加方便性的同时，也增加实现和维护复杂度。
PS：上面的Selector/Sequence准确来说是Liner Selector/Liner Sequence。 AI术语中称为strictly-order：按既定先后顺序迭代。在添加子节点的时候必须要确定谁在前谁在后，因为会影响到执行。
由以上节点 就可以拼接出一套AI ，明天再谈行为树的实现
