数据处理方法及装置与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，特别涉及一种数据处理方法。本技术同时涉及一种数据处理装置、一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，地图生成变得愈发困难，不仅仅是地图面积的增大，地图模型也愈发细腻，地图生成过程中需要处理的地图模型数据变得越来越多，现有技术中，通常是基于地形编辑器先生成基础地貌，再由人工介入处理各类细节，进行各种调整，最终导出存储为地形高度数据，然而，在地图渲染过程中，需要流式加载地形数据进行渲染来展现出世界面貌，因为内容量大，制作过程中的人力相当昂贵、制作成本高。而在移动平台上，因为平台硬件本身的限制，存储、io占用大等问题也变得更加突出。因此亟需一种有效的方案以解决上述问题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本技术实施例提供了一种数据处理方法，以解决现有技术中存在的技术缺陷。本技术实施例同时提供了一种数据处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。
4.根据本技术实施例的第一方面，提供了一种数据处理方法，包括：
5.获取地图生成指令；
6.根据所述地图生成指令选择基础噪声算法并创建基础地形数据；
7.通过对所述基础地形数据进行迭代计算，获得初始地图数据；
8.基于预设的辅助数据对所述初始地图数据进行更新，获得响应于所述地图生成指令的目标地图数据。
9.可选地，所述获取地图生成指令之前，还包括：
10.获取全局地图参数；
11.基于所述全局地图参数创建全局地图区域，对所述全局地图区域进行划分，得到至少一个局部地图区域；
12.为每个局部地图区域配置优先级，并基于优先级配置结果创建每个局部地图区域对应的地图生成指令。
13.可选地，所述获得响应于所述地图生成指令的目标地图数据之后，还包括：
14.根据第i个目标地图数据渲染对应的局部地图区域,i为正整数；
15.将渲染完成的局部地图区域在所述全局地图区域对应的位置拼接；
16.判断拼接后的地图区域是否与所述全局地图区域大小相同；
17.若是，根据拼接结果得到全局地图；
18.若否，i自增1，并执行根据第i个目标地图数据渲染对应的局部地图区域的步骤。
19.可选地，所述根据所述地图生成指令选择基础噪声算法并创建基础地形数据，包
括：
20.对所述地图生成指令进行解析，获得至少一个平面位置数据，且根据解析结果选择所述地图生成指令对应的基础噪声算法；
21.根据所述基础噪声算法计算各个平面位置数据对应的高度值；
22.将所述各个平面位置数据及其对应的高度值进行融合，根据融合结果得到基础地形数据。
23.可选地，所述通过对所述基础地形数据进行迭代计算，获得初始地图数据，包括：
24.在至少一个平面位置数据中选择目标平面位置数据；
25.基于所述目标平面位置数据与所述基础地形数据计算生态类型数据；
26.通过对所述基础地形数据与所述生态类型数据进行迭代计算，获得初始地图数据。
27.可选地，所述基于所述目标平面位置数据与所述基础地形数据计算生态类型数据，包括：
28.确定所述目标平面位置数据对应的目标平面位置，以及各个平面位置数据对应的平面位置；
29.计算所述目标平面位置和各个平面位置之间的参考距离；
30.根据所述基础地形数据选择生态噪声算法，
31.将所述参考距离和各个平面位置数据对应的高度值输入至所述生态噪声算法，并对输出结果进行融合，得到生态类型数据。
32.可选地，所述通过对所述基础地形数据与所述生态类型数据进行迭代计算，获得初始地图数据包括：
33.根据所述生态类型数据选择地貌噪声算法；
34.将所述各个平面位置数据输入至所述地貌噪声算法，并对输出结果进行融合，得到地貌高度值。
35.将所述各个平面位置数据对应的所述高度值与所述地貌高度值叠加，并在叠加结果中融合各个平面位置数据获得地貌数据；
36.基于所述生态类型数据与所述地貌数据创建初始地图数据。
37.可选地，所述基于预设的辅助数据对所述初始地图数据进行更新，获得响应于所述地图生成指令的目标地图数据，包括：
38.在辅助数据库中选择所述初始地图数据对应的辅助数据；
39.利用所述辅助数据的对应运算规则，对所述初始地图数据与所述辅助数据进行计算，得到细节数据；
40.基于所述细节数据，对所述初始地图数据进行更新，获得响应于所述地图生成指令的目标地图数据。
41.根据本技术实施例的第二方面，提供了一种数据处理装置，包括：
42.获取模块，被配置为获取地图生成指令；
43.创建模块，被配置为根据所述地图生成指令选择基础噪声算法并创建基础地形数据；
44.计算模块，被配置为通过对所述基础地形数据进行迭代计算，获得初始地图数据；
45.更新模块，被配置为基于预设的辅助数据对所述初始地图数据进行更新，获得响应于所述地图生成指令的目标地图数据。
46.根据本技术实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：
47.存储器和处理器；
48.所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令时实现所述数据处理方法的步骤。
49.根据本技术实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现所述数据处理方法的步骤。
50.根据本技术实施例的第五方面，提供了一种芯片，其存储有计算机程序，该计算机程序被芯片执行时实现所述数据处理方法的步骤。
51.本技术提供的数据处理方法，通过获取地图生成指令，根据地图生成指令选择一种类型的噪声算法，基于此噪声算法创建基础地形数据，对基础地形数据进行迭代计算，获得初始地图数据，并基于预设算法，将初始地图数据结合辅助数据进行计算，获得目标地图数据，这使得在地图生成过程中，实现全程自动化，省去了所有人工介入成本，而在移动平台上，运行中仅受到实际硬件容量的限制，减轻平台硬件本身的限制，存储、io占用大等问题也得以改善。
附图说明
52.图1是本技术一实施例提供的一种数据处理方法的流程图；
53.图2是本技术一实施例提供的一种数据处理方法的生态类型数据对照图；
54.图3是本技术一实施例提供的一种应用于游戏地图生成的数据处理方法的处理流程图；
55.图4是本技术一实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
56.图5是本技术一实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
57.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术。但是本技术能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本技术内涵的情况下做类似推广，因此本技术不受下面公开的具体实施的限制。
58.在本技术一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本技术一个或多个实施例。在本技术一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本技术一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
59.应当理解，尽管在本技术一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本技术一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。
60.首先，对本发明一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。
61.perlinnoise(柏林噪声)：使用很多平滑函数，分别拥有各种各样的频率和振幅，把它们叠加在一起来创建出的噪声函数，就是perlinnoise函数。产生perlinnoise的思路是将整个空间区域划分为一个个小的格子,在每个格子顶点上随机取值,在格子顶点外的区域,通过将周围顶点的值进行混合来得到基于值的噪声。
62.晶格：晶体内部的原子是按一定的几何规律排列的，表示原子在晶体中排列规律的空间格架叫做晶格，本技术中借鉴了晶格的几何概念，用以表示经过划分的全局地图区域，得到的全等的局部地图区域的平面形状。
63.梯度：本意是一个向量(矢量)，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快，变化率最大(为该梯度的模)。
64.插值：在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。用来填充图像变换时像素之间的空隙。
65.倍频：在电子电路中，产生的输出信号频率是输入信号频率的整数倍称为倍频。假设输入信号频率为n，则第一个倍频2n，相应地3n,4n频产等均称为倍频。本技术中借鉴了此概念，将噪声算法中的噪声波形的频率以整数倍变化。
66.在本技术中，提供了一种数据处理方法。本技术同时涉及一种数据处理装置、一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。
67.图1示出了根据本技术一实施例提供的一种数据处理方法的流程图，具体包括以下步骤：
68.步骤s102：获取地图生成指令。
69.应用于数据处理程序，由数据处理程序执行地图生成任务，运算处理获得目标地图。
70.其中，地图生成指令指示数据处理程序对待处理的地图区域进行处理。
71.基于此，数据处理程序获得携带着待处理的地图区域的地图生成指令，并基于此地图生成指令中的携带的数据信息，执行后续地图生成任务。
72.进一步的，由于信息时代的发展，现今需要处理的目标地图变得极大，所以目标地图数据的计算量也变得巨大，在不改变硬件配置的前提下，对目标地图整体进行处理渲染的过程所花费的时间是巨大的，这就使得系统执行任务缓慢，用户等待时间变长，所以需要对待处理的目标地图进行划分，并且对当前需要的部分局部地图进行优先处理，本实施例中，具体实现方式如下：
73.获取全局地图参数；基于所述全局地图参数创建全局地图区域，对所述全局地图区域进行划分，得到至少一个局部地图区域；为每个局部地图区域配置优先级，并基于优先级配置结果创建每个局部地图区域对应的地图生成指令。
74.其中，全局地图参数包含了全局地图的尺寸信息，全局地图区域为根据全局地图的尺寸信息建立的平面区域。
75.基于此，数据处理程序获得待处理的全局地图的全局地图参数，根据全局地图参数中携带的全局地图的尺寸信息，对全局地图进行划分，需要注意的是，划分的大小完全取决于全局地图的尺寸，在全局地图的尺寸比较大的时候，可以划分的较多的块数，反之，可
以划分的较少的块数，本技术在划分得出的局部地图区域的尺寸没有限制，可根据实际应用场景进行设置。数据处理程序对全局地图区域划分完成后，得到了至少一个局部地图区域，之后需要对得到的局部地图区域设置优先级，保证当前需求性较高的部分局部地图区域可以做到优先处理。最后数据处理程序为已经配置完优先级的局部地图区域设置相应的地图生成指令。
76.具体的，在数据处理程序对全局地图区域划分得到局部地图区域时，优选的，划分时保证局部地图区域的大小和形状保持一致。
77.举例说明，在部分科幻电影拍摄过程中，需要生成电影场景中的地图，数据处理程序获得电影地图的地图参数，根据地图参数的指示，电影地图的尺寸为长1000公里，宽8000公里的区域，数据处理程序将电影地图划分为100*80个局部地图区域，得到的局部地图区域为长10公里，宽10公里的方形区域，然后根据地图参数中指示的，电影人物所处的局部地图区域，将其优先级设置为最高，然后将电影人物周边可能需要的局部地图区域的优先级也提高。最后数据处理程序根据已经完成配置的局部地图区域的优先级，顺序设置各局部地图区域的地图生成指令。
78.综上，数据处理程序对全局地图区域进行划分，使尺寸过大的全局地图区域变成多个尺寸较小的局部地图区域，这样使地图数据的处理和渲染的计算量变小，花费时间变小，系统执行任务快速，而对局部地图区域进行优先级配置，可以使得部分急需的局部地图区域可以先进行处理，用户无需等待，加快了响应速度，提升了效率。
79.步骤s104：根据所述地图生成指令选择基础噪声算法并创建基础地形数据。
80.具体的，在数据处理程序接收到地图生成指令的基础上，为了实现生成一个随机的地图，需要先对地图的地形进行生成，地形生成可以根据所述的地图生成指令选择一种噪声算法，并根据此噪声算法创建基础地形数据。
81.其中，基础噪声算法为某一种适应于当前地图生成指令生成地形数据的噪声算法，基础地形数据为所述地图生成指令对应的目标地图区域的地形数据。
82.基于此，数据处理程序根据接收到的地图生成指令，基于地图生成指令，选择适合地图生成指令对应的目标地形区域的生成的噪声算法，并基于此噪声算法，计算出地图生成指令对应的目标地图区域的地形数据。
83.进一步的，创建基础地形数据的过程中，对于地形的定义可以是目标地图区域中各点的高度值，也就是说，在目标地图区域内建立世界坐标系，根据每个点对应的高度值，就可以知道目标地图区域中各点的三维数据，根据此三维数据建立目标地图区域的中的地形模型，本实施例中，具体实现方式如下所述：
84.对所述地图生成指令进行解析，获得至少一个平面位置数据，且根据解析结果选择所述地图生成指令对应的基础噪声算法；根据所述基础噪声算法计算各个平面位置数据对应的高度值；将所述各个平面位置数据及其对应的高度值进行融合，根据融合结果得到基础地形数据。
85.其中，平面位置数据为目标地图区域中各个点的平面坐标，例如：若三维模型中各点的坐标可表示为(xi，yi，zi)，那么平面位置数据为(xi，yi)。
86.基于此，数据处理程序对地图生成指令进行解析，获得地图生成指令对应的目标地图区域的平面位置数据，即目标地图区域中各点的平面坐标(x，y)，并且根据对地图生成
指令的解析结果选择一个适合建立当前目标地图区域的基础地形数据的基础噪声算法，将得到的平面位置数据作为输入，得到对应于每一个平面位置数据的高度值，并将此高度值与对应的平面位置数据进行结合，得到目标地图区域内一点的三维数据(xi，yi，zi)，最后将所有的三维数据放入同一集合，得到此目标地图区域的基础地形数据。其中，基础噪声算法包括但不限于value噪声、perlin噪声、simplex噪声。
87.举例说明，在生成电影场景中的地图过程中，数据处理程序获得电影地图的地图生成指令，数据处理程序对获得的地图生成指令进行解析，得到一个10公里见方的电影地图区域，由此得到电影地图区域的平面位置bi(xi，yi)，并根据地图生成指令选择噪声算法，选择的噪声算法为perlinnoise，基于perlinnoise，将此电影地图区域的平面位置bi(xi，yi)作为输入，得到各个平面位置bi(xi，yi)的对应的高度值zi，将高度值zi与平面位置(xi，yi)整合，得到电影地图区域中每个点的三维坐标ci(xi，yi，zi)，将所有的三维坐标ci(xi，yi，zi)放入同一个集合，得到电影地图区域的基础地形数据。
88.综上，基于噪声算法将目标地图区域中的各个平面位置数据的高度值计算出来，使得目标地图区域中的每个点都有对应的三维数据信息，得到了目标地图区域的基础地形数据。
89.步骤s106：通过对所述基础地形数据进行迭代计算，获得初始地图数据。
90.具体的，在获得了目标地图区域对应的基础地形数据之后，在此基础上还需要对目标地图区域内的地形数据进一步的细化，以保证目标地图区域生成的地图拥有足够多的细节，更加真实。
91.其中，对基础地形数据迭代计算过程，也就是对基础地形数据进行计算，计算结果作为下一次计算的条件，进行逐级的计算过程，初始地图数据相较于基础地形数据更加精细化，地图细节方面的数据内容更加丰富。
92.基于此，在数据处理程序对地图生成指令对应的目标地图区域进行处理，得到了目标地图区域内的基础地形数据之后，数据处理程序基于得到的基础地形数据，进行进一步的计算，通过迭代计算的方式，最终即可基于原本较为平滑的基础地形数据，得到一个细节更加丰富的初始地图数据。
93.进一步的，在数据处理程序对基于基础地形数据计算初始地图数据的过程中，基础地形数据为地图生成指令对应的目标地图区域内的各点的三维坐标信息，此时的基础地形数据相较于初始地图数据还缺少丰富性，可以计算目标地图区域内的生态类型数据，来解决此问题，本实施例中，具体实现方式如下所述：
94.在至少一个平面位置数据中选择目标平面位置数据；基于所述目标平面位置数据与所述基础地形数据计算生态类型数据；通过对所述基础地形数据与所述生态类型数据进行迭代计算，获得初始地图数据。
95.其中，生态类型数据为地图生成指令对应的目标地图区域中生成的地图模型的生态类型，每一点的生态类型数据都由此点的温度、湿度、光照、降水等环境数据确定，而所述环境数据是由噪声算法计算得出，需要说明的是，本实施例中选定的环境数据为温度湿度，本技术并不受所描述的环境数据的限制，因为依据本技术，光照、降水等环境数据也可以作为生态类型数据的参照元素。
96.具体的，数据处理程序选择待处理的目标地图区域中的一个平面位置数据作为目
标平面位置数据，需要说明的是，目标平面位置数据的选定并不固定，可根据实际的应用场景确定具体的平面位置数据。数据处理程序基于选定的目标平面位置数据与基础地形数据，计算得到生态类型数据，之后再对生态类型数据进行迭代计算，得到初始地形数据。
97.举例说明，在生成电影场景中的地图过程中，数据处理程序针对电影地图区域计算得出基础地形数据，之后数据处理程序选择电影地图区域的中心点的数据a(xa，xb)为目标平面位置数据，基于中心点数据a(xa，xb)与基础地形数据，选择算法，计算得出生态类型数据，之后再基于基础地形数据与生态类型数据计算出初始地图数据。
98.综上，通过计算生态类型数据，使基础地形数据描述的目标地图区域内的各个地图点的细节更加丰富，生成的地图更加真实。
99.进一步的，数据处理程序，在计算生态类型数据的时候，需要保证生成的生态类型数据具备合理性的前提下，进一步的增强随机性，此时可以基于目标地图区域内的某个确定点以及基础地形数据中的高度值来保证合理性，使用噪声算法保证随机性，本实施例中，具体实现方式如下所述：
100.确定所述目标平面位置数据对应的目标平面位置，以及各个平面位置数据对应的平面位置；计算所述目标平面位置和各个平面位置之间的参考距离；根据所述基础地形数据选择生态噪声算法，将所述参考距离和各个平面位置数据对应的高度值输入至所述生态噪声算法，并对输出结果进行融合，得到生态类型数据。
101.其中，生态噪声算法为任意一种噪声算法，需要说明的是，本领域技术人员可以依据实际应用场景自行选择噪声算法的类型，本实施例不做限定。
102.基于此，数据处理程序基于选定的目标平面位置数据，确定目标地图区域中的对应目标平面位置，再基于平面位置数据确定目标地图区域内的所有平面位置，计算每一个平面位置与目标平面位置之间的距离，作为参考距离，再根据基础地形数据的应用场景确定选用的噪声算法的类型，选定的噪声算法被记为生态噪声算法。最后将得到的参考距离与基础地形数据中记述的各个平面位置数据对应的高度值输入生态噪声算法，将得到的结果进行融合，得到生态类型数据。
103.沿用上例，数据处理程序选定电影地图区域的中心点为目标平面位置a(xa，xb)，在基于平面位置数据确定电影地图区域内的所有平面位置bi(xi，yi)，计算所有平面位置bi(xi，yi)与目标位置a(xa，xb)之间的距离，记作参考距离di,根据地图的实际应用场景选择perlinnoise噪声算法作为生态噪声算法。最后将得到的参考距离di与基础地形数据作为生态噪声算法的输入，输出的结果为温度值(用temperature表示)和湿度值(用humidity表示)，基于温度值与湿度值，在生态类型数据对照图中进行查找，得到对应的生态类型数据。
104.其中，参见图2所示的生态类型数据对照图，若温度值在0.2-0.3，湿度值为0.2-0.4，则选中的生态类型为沼泽，选定沼泽对应的生态类型数据作为结果输出。需要说明的是，生态类型数据对照图根据实际应用场景进行设定，图2中描绘的生态类型数据对照图仅为参考，本领域技术人员基于需求对生态类型数据对照图的具体设定，本实施例不做限定。
105.综上，基于目标平面位置数据以及平面位置数据之间的距离，以及基础地形数据中各个平面位置数据对应的高度值作为计算元素，保证了各个位置之上的生态类型更加合理，不会出现高峰上出现雨林等违背常识的地图错误，而生态噪声算法则保证了在合理性
得到满足的情况下，生成的地图更加随机。
106.进一步的，在数据处理程序为目标地图区域计算得出生态类型数据之后，还需要进一步的对基础地形数据进行计算，基础地形数据基于基础噪声算法得到的高度值是比较平坦的，缺少细节的，而在实际地图的情况下，过于平坦的地图是极少的，是不合理的，所以还需要在基础地形数据的基础上进行细节处理，本实施例中，具体实现方式如下所述：
107.根据所述生态类型数据选择地貌噪声算法；将所述各个平面位置数据输入至所述地貌噪声算法，并对输出结果进行融合，得到地貌高度值。将所述各个平面位置数据对应的所述高度值与所述地貌高度值叠加，并在叠加结果中融合各个平面位置数据获得地貌数据；基于所述生态类型数据与所述地貌数据创建初始地图数据。
108.其中，地貌噪声算法为任意一种噪声算法，需要说明的是，本领域技术人员可以依据实际应用场景自行选择噪声算法的类型，本实施例不做限定。地貌高度值为基础地形数据中的各个平面位置数据对应的高度值的补充，在基础地形数据中包含的高度值为基础，地貌高度值为细节，共同组成了初始地图数据。
109.基于此，数据处理程序基于生态类型数据选择一种类型的噪声算法，记作地貌噪声算法，将各个平面位置数据输入至所述地貌噪声算法，得到地貌高度值，将各个平面位置数据对应的所述高度值与所述地貌高度值叠加，得到新的高度值，再将新的高度值与其对应的各个平面位置数据融合，得到地貌数据，最后基于生态类型数据与地貌数据创建初始地图数据。
110.沿用上例，数据处理程序基于生态类型数据选择perlinnoise噪声算法，再对perlinnoise噪声添加分形，通过多组不同倍频的叠加获得地貌噪声算法，将各个平面位置数据对应的平面位置bi(xi，yi)输入地貌噪声算法，得到地貌高度值hi。之后将各个平面位置数据对应的所述高度值zi与所述地貌高度值hi叠加，得到新的高度值hi，再将新的高度值与其对应的各个平面位置数据融合，得到地貌数据fi(xi，yi，hi)，将所有的地貌数据fi(xi，yi，hi)放到同一集合中，在将此集合与生态类型数据结合得到初始地图数据。
111.综上，基于生态类型选定噪声算法的技术手段，提高了地图生成的合理性，例如在草原地形情况下，地形的波动不会过大，此时应选择输出结果较平滑的噪声算法，而在山脉地形情况下，地形的波动往往比较大，此时不应选择输出结果较平滑的噪声算法。
112.步骤s108：基于预设的辅助数据对所述初始地图数据进行更新，获得响应于所述地图生成指令的目标地图数据。
113.具体的，在上述数据处理程序计算得到初始地图数据之后，还需要进一步的增加地图细节，此时引入了辅助数据。
114.其中，所述辅助数据为河流、道路等细节数据，需要说明的是，辅助数据可选用的类型不局限与河流、道路，在不同的实际应用场景中，本领域技术人员可根据需求选择辅助数据，本实施例对此不进行限定。
115.基于此，数据处理程序在得到初始地图数据之后，选择辅助数据，并基于辅助数据对初始地图数据进行更新，得到响应于所述地图生成指令的目标地图数据。
116.进一步的，在对初始地图数据进行更新时，选用了辅助数据，用以进一步增加初始地图数据的细节，本实施例中，具体实现方式如下所述：
117.在辅助数据库中选择所述初始地图数据对应的辅助数据；利用所述辅助数据的对
应运算规则，对所述初始地图数据与所述辅助数据进行计算，得到细节数据；基于所述细节数据，对所述初始地图数据进行更新，获得响应于所述地图生成指令的目标地图数据。
118.其中，辅助数据库为预设的数据库，用以存放辅助数据及其对应的运算规则。
119.基于此，数据处理程序从辅助数据库中获取初始地图数据对应的辅助数据，以及辅助数据对应的运算规则，使用对应的运算规则对辅助数据以及初始地图数据进行计算，得到细节数据，并基于细节数据对初始地图数据进行更新，获得响应于地图生成指令的目标地图数据。
120.举例说明，数据处理程序处理电影地图区域对应的初始地图数据，选定辅助数据库中的辅助数据，并基于辅助数据对应的运算规则，对初始地图数据与辅助数据进行计算，得到细节数据，其中细节数据标记着初始地图数据对应的电影地图区域中的河流、道路、村庄的位置信息，基于细节数据，对电影地图区域对应的初始地图数据进行更新，获得电影地图数据。
121.综上，基于，辅助数据库中辅助数据以及与辅助数据对应的运算规则，可以对初始地图数据进一步的细化，得到最终的目标地图数据。
122.进一步的，在目标地图数据计算完成之后，就可以基于目标地图数据对地图进行渲染显示，而在上述步骤中，有对全局地图区域进行划分，得到多个局部地图区域的步骤，那么在渲染每个局部地图区域时还需要对渲染完成的局部地图区域进行拼接，得到完整的全局地图，本实施例中，具体实现方式如下所述：
123.根据第i个目标地图数据渲染对应的局部地图区域,i为正整数；将渲染完成的局部地图区域在所述全局地图区域对应的位置拼接；判断拼接后的地图区域是否与所述全局地图区域大小相同；若是，根据拼接结果得到全局地图；若否，i自增1，并执行根据第i个目标地图数据渲染对应的局部地图区域的步骤。
124.其中，i从1开始取值，且i为正整数；第i个目标地图数据为经过划分的任意一个局部地图区域对应的目标地图数据，其中目标地图数据的之间的顺序由优先级确定。
125.基于此，从第一个目标地图数据开始，数据处理程序基于目标地图数据渲染对应的局部地图区域，得到局部地图区域内的地图，将渲染完成的第一个局部地图区域内的地图拼接至全局地图区域的对应位置，之后判断拼接完成的地图是否与全局地图区域大小相同，不相同的情况下，选择第二个目标地图数据进行渲染，并将渲染完成的目标地图数据拼接至全局地图区域的对应位置，之后判断拼接完成的地图是否与全局地图区域大小相同，以此类推，直到判断拼接完成的地图与全局地图区域大小相同，此时拼接完成的地图就是全局地图。
126.举例说明，在电影地图中，数据处理程序对获得电影地图经过划分的局部地图区域对应的目标地图数据进行渲染，得到局部地图，按照各个目标地图数据的优先级，首先将第一个目标地图数据进行渲染，渲染完成的局部地图拼接至电影地图的对应位置中，判断拼接完成的地图大小是否等于电影地图，在小于的情况下，继续对第二个目标地图数据进行渲染，并将渲染完成的第二个局部地图拼接至电影地图的对应位置中，并判断拼接完成的地图大小是否等于电影地图，此时拼接完成的地图大小等于电影地图，那么就得到了电影地图。
127.综上，通过对各个局部地图进行渲染再拼接，这样使单次地图数据的处理和渲染
的计算量变小，花费时间变小，系统执行任务快速，而基于局部地图区域进行优先级进行渲染，可以使得部分急需的局部地图区域可以先进行处理，用户无需等待，加快了响应速度，提升了效率。
128.本技术提供的数据处理方法，通过获取地图生成指令，根据地图生成指令选择一种类型的噪声算法，基于此噪声算法创建基础地形数据，对基础地形数据进行迭代计算，获得初始地图数据，并基于预设算法，将初始地图数据结合辅助数据进行计算，获得目标地图数据，这使得在地图生成过程中，实现全程自动化，省去了所有人工介入成本，而在移动平台上，运行中仅受到实际硬件容量的限制，减轻平台硬件本身的限制，存储、io占用大等问题也得以改善。
129.下述结合附图3，以本技术提供的数据处理方法对游戏地图生成应用为例，对所述数据处理方法进行进一步说明。其中，图3示出了本技术一实施例提供的一种应用于游戏地图生成的数据处理方法的处理流程图，具体包括以下步骤：
130.步骤s302：获取全局地图参数。
131.具体的，在游戏地图生成的任务中，数据处理程序接收待生成的全局地图的全局地图参数。
132.步骤s304：基于所述全局地图参数创建全局地图区域，对所述全局地图区域进行划分，得到至少一个局部地图区域。
133.具体的，数据处理程序基于全局地图参数创建全局地图区域，得到一个80千米*80千米的游戏地图区域，对此游戏地图区域进行划分，得到80*80个局部地图区域，其中局部地图区域的长宽都为1千米。
134.步骤s306：为每个局部地图区域配置优先级，并基于优先级配置结果创建每个局部地图区域对应的地图生成指令。
135.具体的，数据处理程序基于游戏角色所处的局部地图区域设置优先级，将游戏角色所处局部地图区域的优先级设置为最高，距离游戏角色所处局部地图区域越远的局部地图区域的优先级越低。基于配置好优先级的局部地图区域创建每个局部地图区域对应的地图生成指令，并将地图生成指令保存至存储空间，供后续步骤使用。
136.步骤s308：获取地图生成指令，并对所述地图生成指令进行解析，获得至少一个平面位置数据，且根据解析结果选择所述地图生成指令对应的基础噪声算法。
137.具体的，数据处理程序基于配置好的优先级，选取第一个地图生成指令，随后对此地图生成指令进行解析，获得此地图生成指令对应的局部地图区域的平面位置数据(xi，yi)。之后选择基础噪声算法的类型为perlinnoise算法。
138.步骤s310：根据所述基础噪声算法计算各个平面位置数据对应的高度值。
139.具体的，将局部地图区域划分为1000*1000个正方形的晶格，地图中任意点p(x，y)处于正方形的晶格内，点p(x，y)向下取整，得到点a1(xa，ya)，所在正方形四个顶点为：a1(xa，ya)，b1(xa，ya 1)，c1(xa 1，ya)，d1(xa 1，ya 1)。
140.对点a-d生成各自的伪随机梯度，为二维向量，满足对同一点计算梯度值，总是同一结果。在随机梯度的生成上，由于游戏地图需要更加多样的效果，需要更多可选的随机向量，我们使用了着色器的二维随机向量生成函数。对于任意点(i，j)，随机向量生成过程如下：
141.关于横坐标i与纵坐标j设定两个伪随机参数x1、y1，其中x1的表达式如公式1所示，
142.x1＝i
×
g j
×
h e
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式1
143.其中，g、h和e为定值，可根据实际应用情景进行设定，本实施例不进行限定，关于y1的表达式与x1的表达式形式类似，其中的定值根据实际应用设定，可不与x1表达式中的定值相同。在本实施例中，可设定x1、y1为x1＝i
×
127.1 j
×
311.7，y1＝i
×
269.5 j
×
183.3；
144.设定一个伪随机生成函数，可以基于输入值p，得到一个伪随机结果f(p)，如公式2所示，其中，
145.f(p)＝sin(p)
×kꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式2
146.关于公式f(p)公式中的k，其是一个定值，可根据实际应用情景进行设定，本实施例中不进行限定，在本实施例中定值k可设定为43758.5453123。
147.将伪随机参数x1、y1代入公式2的伪随机生成函数f(p)，得到f(x1)、f(y1)，之后将f(x1)、f(y1)舍掉小数，向下取整，分别得到fx，fy；
148.设定另一个伪随机生成函数，可以基于输入值m、n，得到一个伪随机结果g(m，n)，如公式3所示，其中，r、s、t为定值，可根据实际应用场景进行设定，本实施例中不进行限定，如，在本实施例中可令g(m，n)＝2
×
(m-n)-1,
149.g(m，n)＝r
×
m s
×
n-t；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式3
150.将得到的f(x1)、f(y1)带入公式3中，可以得到两个随机参数x2、y2，其中，x2＝g(f(x1)，fx)，y2＝g(f(y1)，fy)；
151.基于两个随机参数x2、y2构建点(i，j)的随机向量表达式，其中构建完成的表现形式为
152.根据以上方法，对a-d点生成各自的随机向量为该晶格顶点梯度；
153.接下来计算a-d点到p点的向量:d点到p点的向量:
154.将顶点的梯度与向量点乘，得到a-d点的梯度贡献值(用a-d表示)；
[0155][0156]
对各顶点的梯度贡献值进行平滑曲线3次插值，则能得到该点噪声，取u和w分别为横坐标x和纵坐标y的小数部分，计算如下：
[0157]
在x方向上插值，得到插值函数如公式4所示，
[0158]
s1＝a wn(b-a)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式4
[0159]
其中，wn为平滑插值曲线，如公式5所示,
[0160]
wn＝w(q)＝6q5 15q4 10q3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式5
[0161]
在这里，关于平滑差值曲线采用的是已有的插值曲线函数，也可以选用自己偏好的插值曲线函数，只需要满足w(0)＝0、w(0.5)＝0.5、w(1)＝1即可；将u代入公式3的插值函数中，可得：s1＝a (6u5 15u4 10u3)(b-a)，同理可得：s2＝c (6u5 15u4 10u3)(d-c)；
[0162]
最后，y方向上进行插值计算后，可得：点p(x，y)的perlinnoise噪声值，其中，
perlinnoise噪声值为公式6所示，
[0163]
perlinnoise(x，y)＝s1 (6w5 15w4 10w3)(s2-s1)
ꢀꢀꢀꢀ
公式6
[0164]
通过以上算法可以得到局部地图区域中所有点的高度值perlinnoise(xi，yi)。
[0165]
步骤s312：将所述各个平面位置数据及其对应的高度值进行融合，根据融合结果得到基础地形数据。
[0166]
具体的，数据处理程序将局部地图区域中每个点的平面位置数据(xi，yi)及其对应的高度值进行融合perlinnoise(xi，yi)，可以得到每个点的三维坐标数据(xi，yi，perlinnoise(xi，yi))。将每个点的三维坐标数据放置在同一个集合中，得到基础地形数据。
[0167]
步骤s314：在至少一个平面位置数据中选择目标平面位置数据，并确定所述目标平面位置数据对应的目标平面位置，以及各个平面位置数据对应的平面位置。
[0168]
具体的，数据处理程序选择局部地图区域中的中心点o(ox,oy)，并确定各个平面位置数据(xi，yi)。
[0169]
步骤s316：计算所述目标平面位置和各个平面位置之间的参考距离，并根据所述基础地形数据选择生态噪声算法。
[0170]
具体的，数据处理程序针对各个平面位置数据(xi，yi)进行处理的过程，首先选择的任意点p(x，y)，并确定点p(x，y)处于正方形的晶格的四个顶点，计算四个顶点与中心点o(ox,oy)之间的距离记作四个偏移量offset1-offset4，地图宽度为mapwidth。数据处理程序选择perlinnoise噪声算法作为生态噪声算法。
[0171]
步骤s318：将所述参考距离和各个平面位置数据对应的高度值输入至所述生态噪声算法，并对输出结果进行融合，得到生态类型数据。
[0172]
具体的，对于点p(x，y)，计算其温度值(temperature)、湿度值(humidity)，
[0173]
通过如下公式7、8得到温度、湿度：
[0174][0175][0176]
其中生成生态时，先指定某一个基础高度值baseheight为海平面高度，任意点的baseheight值低于海平面高度的，全部生成海洋。对于baseheight值高于海平面高度的，基于说明书附图图2所述的表格，选择对应的生态类型，得到生态类型数据。
[0177]
步骤s320：根据所述生态类型数据选择地貌噪声算法，并将所述各个平面位置数据输入至所述地貌噪声算法，并对输出结果进行融合，得到地貌高度值。
[0178]
具体的，数据处理程序选择perlinnoise噪声算法作为地貌噪声算法，其中，相较于基础噪声算法，地貌噪声算法选用常规做法，对噪声添加分形，通过将多组不同倍频(octaves)的噪声数据叠加，得到地貌噪声算法对应的perlinnoise，因倍频增加时，代码执
行时间线性增加，通常较为合理的迭代次数为2-8次，在这里数据处理程序选择迭代3次进行计算。在决定了迭代次数后，选用fbm分形，即不同倍频频率乘以2的倍数，振幅除以2的倍数后进行叠加。最后针对点p(x，y)，通过如下公式9得到地貌高度值：
[0179][0180]
步骤s322：将所述各个平面位置数据对应的所述高度值与所述地貌高度值叠加，并在叠加结果中融合各个平面位置数据获得地貌数据。
[0181]
具体的，数据处理程序将游戏地图区域中的任意一点对应的高度值与地貌高度值相加，通过如下公式10得到地貌数据：
[0182][0183]
步骤s324：基于所述生态类型数据与所述地貌数据创建初始地图数据。
[0184]
具体的，数据处理程序将游戏地图区域内每一点对应的生态类型数据与地貌数据存放至一个集合中，得到初始地图数据。
[0185]
步骤s326：在辅助数据库中选择所述初始地图数据对应的辅助数据，并利用所述辅助数据的对应运算规则，对所述初始地图数据与所述辅助数据进行计算，得到细节数据。
[0186]
具体的，数据处理程序在辅助数据库选择与初始地图数据对应的辅助数据并利用所述辅助数据的对应运算规则，对所述初始地图数据与所述辅助数据进行计算，得到细节数据。
[0187]
步骤s328：基于所述细节数据，对所述初始地图数据进行更新，获得响应于所述地图生成指令的目标地图数据。
[0188]
具体的，数据处理程序基于细节数据，对初始地图数据进行更新，以此为基础地图数据中添加河流道路数据，获得响应于地图生成指令的目标地图数据。
[0189]
步骤s330：根据所述目标地图数据渲染对应的局部地图区域。
[0190]
具体的，数据处理程序基于目标地图数据渲染对应的局部地图区域。
[0191]
步骤s332：将渲染完成的局部地图区域在所述全局地图区域对应的位置拼接。
[0192]
具体的，数据处理程序将渲染完成的局部地图区域在游戏地图的对应位置进行拼接。
[0193]
步骤s334：判断拼接后的地图区域是否与所述全局地图区域大小相同。若是执行步骤s336，若否则执行步骤s338。
[0194]
具体的，数据处理程序判断拼接后的地图区域是否与全局地图区域大小相同，即判断是否还有地图区域的地图生成指令还未运行。
[0195]
步骤s336：根据拼接结果得到全局地图。
[0196]
具体的，在所有地图区域的地图生成指令全部运行，即游戏地图的全部都已渲染完成的情况，则完成任务。
[0197]
步骤s338：获取根据优先级排列的下一地图生成指令，执行步骤s308
–
步骤s334之间的流程。
[0198]
具体的，在所有地图区域的地图生成指令没有全部运行，即游戏地图的全部没有渲染完成，则提取下一个地图生成指令，对下一个局部地图区域进行处理。
[0199]
本技术提供的数据处理方法，通过获取地图生成指令，根据地图生成指令选择一种类型的噪声算法，基于此噪声算法创建基础地形数据，对基础地形数据进行迭代计算，获得初始地图数据，并基于预设算法，将初始地图数据结合辅助数据进行计算，获得目标地图数据，这使得在地图生成过程中，实现全程自动化，省去了所有人工介入成本，而在移动平台上，运行中仅受到实际硬件容量的限制，减轻平台硬件本身的限制，存储、io占用大等问题也得以改善。
[0200]
与上述方法实施例相对应，本技术还提供了数据处理装置实施例，其中，执行步骤s102-s108的数据处理方法的数据处理程序，可被本技术提供的数据处理装置运行。图4示出了本技术一实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：
[0201]
获取模块402，被配置为获取地图生成指令；
[0202]
创建模块404，被配置为根据所述地图生成指令选择基础噪声算法并创建基础地形数据；
[0203]
计算模块406，被配置为通过对所述基础地形数据进行迭代计算，获得初始地图数据；
[0204]
更新模块408，被配置为基于预设的辅助数据对所述初始地图数据进行更新，获得响应于所述地图生成指令的目标地图数据。
[0205]
一个可选的实施例中，所述数据处理装置，还包括：
[0206]
划分模块，被配置为获取全局地图参数；基于所述全局地图参数创建全局地图区域，对所述全局地图区域进行划分，得到至少一个局部地图区域；为每个局部地图区域配置优先级，并基于优先级配置结果创建每个局部地图区域对应的地图生成指令。
[0207]
一个可选的实施例中，所述数据处理装置，还包括：
[0208]
拼接模块，被配置为根据第i个目标地图数据渲染对应的局部地图区域,i为正整数；将渲染完成的局部地图区域在所述全局地图区域对应的位置拼接；判断拼接后的地图区域是否与所述全局地图区域大小相同；若是，根据拼接结果得到全局地图；若否，i自增1，并执行根据第i个目标地图数据渲染对应的局部地图区域的步骤。
[0209]
一个可选的实施例中，所述创建模块404进一步被配置为：
[0210]
对所述地图生成指令进行解析，获得至少一个平面位置数据，且根据解析结果选择所述地图生成指令对应的基础噪声算法；根据所述基础噪声算法计算各个平面位置数据对应的高度值；将所述各个平面位置数据及其对应的高度值进行融合，根据融合结果得到基础地形数据。
[0211]
一个可选的实施例中，所述计算模块406进一步被配置为：
[0212]
在至少一个平面位置数据中选择目标平面位置数据；基于所述目标平面位置数据与所述基础地形数据计算生态类型数据；通过对所述基础地形数据与所述生态类型数据进行迭代计算，获得初始地图数据。
[0213]
一个可选的实施例中，所述计算模块406进一步被配置为：
[0214]
确定所述目标平面位置数据对应的目标平面位置，以及各个平面位置数据对应的平面位置；计算所述目标平面位置和各个平面位置之间的参考距离；根据所述基础地形数据选择生态噪声算法，将所述参考距离和各个平面位置数据对应的高度值输入至所述生态噪声算法，并对输出结果进行融合，得到生态类型数据。
[0215]
一个可选的实施例中，所述计算模块406进一步被配置为：
[0216]
根据所述生态类型数据选择地貌噪声算法；将所述各个平面位置数据输入至所述地貌噪声算法，并对输出结果进行融合，得到地貌高度值。将所述各个平面位置数据对应的所述高度值与所述地貌高度值叠加，并在叠加结果中融合各个平面位置数据获得地貌数据；基于所述生态类型数据与所述地貌数据创建初始地图数据。
[0217]
一个可选的实施例中，所述更新模块408进一步被配置为：
[0218]
在辅助数据库中选择所述初始地图数据对应的辅助数据；利用所述辅助数据的对应运算规则，对所述初始地图数据与所述辅助数据进行计算，得到细节数据；基于所述细节数据，对所述初始地图数据进行更新，获得响应于所述地图生成指令的目标地图数据。
[0219]
本技术提供的数据处理装置，使得在地图生成过程中，实现全程自动化，省去了所有人工介入成本，而在移动平台上，运行中仅受到实际硬件容量的限制，减轻平台硬件本身的限制，存储、io占用大等问题也得以改善。
[0220]
上述为本实施例的一种数据处理装置的示意性方案。需要说明的是，该数据处理装置的技术方案与上述的数据处理方法的技术方案属于同一构思，数据处理装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据处理方法的技术方案的描述。此外，装置实施例中的各组成部分应当理解为实现该程序流程各步骤或该方法各步骤所必须建立的功能模块，各个功能模块并非实际的功能分割或者分离限定。由这样一组功能模块限定的装置权利要求应当理解为主要通过说明书记载的计算机程序实现该解决方案的功能模块构架，而不应当理解为主要通过硬件方式实现该解决方案的实体装置。
[0221]
图5示出了根据本技术一实施例提供的一种计算设备500的结构框图。该计算设备500的部件包括但不限于存储器510和处理器520。处理器520与存储器510通过总线530相连接，数据库550用于保存数据。
[0222]
计算设备500还包括接入设备540，接入设备540使得计算设备500能够经由一个或多个网络560通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(pstn)、局域网(lan)、广域网(wan)、个域网(pan)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备540可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(nic))中的一个或多个，诸如ieee802.11无线局域网(wlan)无线接口、全球微波互联接入(wi-max)接口、以太网接口、通用串行总线(usb)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(nfc)接口，等等。
[0223]
在本技术的一个实施例中，计算设备500的上述部件以及图5中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图5所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本技术范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。
[0224]
计算设备500可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或pc的静止计算设备。计算设备500还可以是移动式或静止式的服务器。
[0225]
其中，处理器520用于执行如下计算机可执行指令：
[0226]
获取地图生成指令；
[0227]
根据所述地图生成指令选择基础噪声算法并创建基础地形数据；
[0228]
通过对所述基础地形数据进行迭代计算，获得初始地图数据；
[0229]
基于预设的辅助数据对所述初始地图数据进行更新，获得响应于所述地图生成指令的目标地图数据。
[0230]
上述为本实施例的一种计算设备的示意性方案。需要说明的是，该计算设备的技术方案与上述的数据处理方法的技术方案属于同一构思，计算设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据处理方法的技术方案的描述。
[0231]
本技术一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时以用于：
[0232]
获取地图生成指令；
[0233]
根据所述地图生成指令选择基础噪声算法并创建基础地形数据；
[0234]
通过对所述基础地形数据进行迭代计算，获得初始地图数据；
[0235]
基于预设的辅助数据对所述初始地图数据进行更新，获得响应于所述地图生成指令的目标地图数据。
[0236]
上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的数据处理方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据处理方法的技术方案的描述。
[0237]
本技术一实施例还提供一种芯片，其存储有计算机程序，该计算机程序被芯片执行时实现所述数据处理方法的步骤。
[0238]
上述对本技术特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0239]
所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
[0240]
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本技术所必须的。
[0241]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0242]
以上公开的本技术优选实施例只是用于帮助阐述本技术。可选实施例并没有详尽
叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本技术的内容，可作很多的修改和变化。本技术选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本技术的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本技术。本技术仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。