前言：为什么我在进 Unity 前，先打开了 PyCharm？

做 Roguelike 游戏，地图生成是核心。很多新手上来就在 Unity 里写 C#，结果写完一运行，生成的地图要么是死路，要么是满屏的噪点。改一次代码，编译 10 秒，重启游戏 10 秒，一上午调不了几个参数。高手的做法是：算法原型 (Prototype) 先行。利用 Python 的极简语法和强大的绘图库，我们可以在 1 秒钟内生成并预览 100 张地图。当逻辑验证通了，再让 AI 帮我们“翻译”进 Unity。我们就拿最经典的 “随机游走 (Random Walk / Drunkard's Walk)” 算法开刀。这是《以撒的结合》等名作的地图生成逻辑基石。

模块一：算法拆解——喝醉的矿工

在 Roguebasin（Roguelike 开发者的圣经）中，随机游走算法被形象地描述为“一个喝醉的矿工”。

核心逻辑：

1. 起点：选择地图中间的一个点作为矿工的起始位置。
2. 游走：矿工随机向 上、下、左、右 移动一步。
3. 挖掘：把矿工踩过的格子标记为“地板”。
4. 循环：重复上述步骤 N 次，或者直到挖掘出的地板数量达到 M 个。

这个逻辑看似简单，但参数稍有不对，地图就会变成“一条长蛇”或者“一坨面团”。我们需要通过 Python 快速调整 步长 (Step)、方向偏好 (Bias) 和 迭代次数 (Iterations)。

模块二：Python 原型验证——DeepSeek 辅助构建

我们不需要从零手写 Python，DeepSeek 是写这种算法脚本的神器。

1. 编写 Prompt (结构化指令)

实操 Prompt (发送给 DeepSeek)：

"你是一名算法工程师。请用 Python 编写一个基于 'Random Walk' 的 2D 地牢生成算法。 需求：

1. 使用 set 存储地板坐标 (x, y)，防止重复。
2. 参数化配置：最大步数 max_steps，最大房间数 target_floors。
3. 每次移动随机选择 上下左右 一个方向。
4. 关键：使用 matplotlib 库将生成的结果绘制成一张网格图，地板用白色，背景用黑色，起点用红色标记。
5. 代码要简洁，单文件运行。"

2. 代码生成与运行

DeepSeek 会生成一段类似下面的代码（经过我实测微调）：

import random
import matplotlib.pyplot as plt
def generate_dungeon(target_floors=500):

current_pos = (0, 0)

floors = {current_pos}
# 定义方向：上、下、左、右
directions = [(0, 1), (0, -1), (-1, 0), (1, 0)]

while len(floors) < target_floors:
    # 随机选择一个方向
    dx, dy = random.choice(directions)
    current_pos = (current_pos[0] + dx, current_pos[1] + dy)
    floors.add(current_pos)
    
return floors

def visualize(floors):

x_vals = [pos[0] for pos in floors]

y_vals = [pos[1] for pos in floors]
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.scatter(x_vals, y_vals, c='black', marker='s', s=100) # 地板
plt.scatter([0], [0], c='red', marker='s', s=100) # 起点
plt.axis('equal')
plt.grid(True)
plt.show()

运行验证
dungeon_data = generate_dungeon(200)

visualize(dungeon_data)

3. 参数调优 (Tuning)

运行脚本，你会看到一张图。

• 问题：如果地图太细长（像蛇），说明随机性太大。
• 修正：修改逻辑，增加“走回头路”的概率，或者让它有一定概率在一个点停留并在周围 3x3 范围内挖掘（模拟房间）。

图注：Matplotlib 生成的散点图。黑色方块连接成了一个有机的迷宫结构，红色点标记了出生点。 目的：展示 Python 原型带来的极速可视化反馈。

模块三：算法移植——从 Python 到 C# 的“一键搬运”

当你在 Python 里把参数（比如 target_floors = 300）调得觉得“这地图好玩了”，就可以把逻辑搬进 Unity 了。这时候，千万不要自己对着 Python 翻译 C#，这是 DeepSeek 最擅长的工作。

1. 翻译指令 Prompt

"将上述 Python 的 Random Walk 算法移植为 Unity C# 脚本。 要求：

1. 输入：生成的步数。
2. 输出：HashSet<Vector2Int>，包含所有地板坐标。
3. 不要是 Monobehaviour，写成一个纯逻辑类 DungeonAlgo。
4. 优化：确保代码内存安全，使用 System.Collections.Generic。"

2. 生成的 C# 核心代码

using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public static class DungeonAlgo

{

public static HashSet<Vector2Int> GenerateRandomWalk(int targetFloors)

{

HashSet<Vector2Int> floors = new HashSet<Vector2Int>();

Vector2Int currentPos = Vector2Int.zero;
    // 起点加入
    floors.Add(currentPos);
    
    // 方向数组
    Vector2Int[] directions = {
        Vector2Int.up, 
        Vector2Int.down, 
        Vector2Int.left, 
        Vector2Int.right
    };

    while (floors.Count &lt; targetFloors)
    {
        // 简单的随机游走
        currentPos += directions[Random.Range(0, directions.Length)];
        floors.Add(currentPos);
    }

    return floors;
}

}

模块四：引擎实装——Tilemap 的自动化铺设

有了数据（坐标集合），最后一步是可视化。在 Unity 中，我们使用 Tilemap 系统。

实操步骤：

1. 准备素材：使用 Kenney 的 1-Bit Pack 或任何 Tilemap 素材。

2. 编写生成器脚本： 创建 MapGenerator.cs，挂载在场景中。

   public class MapGenerator : MonoBehaviour
   {
       public Tilemap floorTilemap;
       public TileBase floorTile;
       public int floorCount = 500;
   [ContextMenu("Generate")] // 右键菜单调用，方便测试
   public void Generate()
   {
       floorTilemap.ClearAllTiles();
       var floorPositions = DungeonAlgo.GenerateRandomWalk(floorCount);
       
       foreach (var pos in floorPositions)
       {
           // 将 Vector2Int 转换为 Vector3Int
           floorTilemap.SetTile(new Vector3Int(pos.x, pos.y, 0), floorTile);
       }
   }
   
   }
   
   

3. 点击生成：在 Inspector 面板的脚本组件上右键，点击 Generate。你会看到地图瞬间铺满屏幕。

图注：Unity 编辑器截图。左侧是 Hierarchy 和 Inspector 设置，右侧 Scene 视图中展示了根据算法生成的白色像素风地牢。 目的：展示从算法代码到游戏画面的最终落地。

结语：工具是死的，逻辑是活的

为什么要费劲先写 Python 再转 C#？因为在 Python 里，你是在验证设计（Design）；在 C# 里，你是在执行工程（Engineering）。

• Roguebasin 提供了理论指引。
• Python + Matplotlib 提供了极速的试错环境（1秒出图）。
• DeepSeek 充当了翻译官，消除了语言隔阂。

这套 “理论 -> 原型 -> 移植 -> 实装” 的工作流，不仅适用于随机游走，也适用于 波函数坍缩 (WFC)、元胞自动机 (Cellular Automata) 等所有复杂的 PCG 算法。掌握了这一套，你就掌握了无限关卡的钥匙。

参考资料与工具链接：

• Roguebasin: Random Walk Algorithm - 算法源头，包含多种变体。
• DeepSeek 官网 - 辅助代码生成的 AI 工具。
• Unity Documentation: Tilemap - Unity 瓦片地图官方文档。
• Kenney Assets: 1-Bit Pack - 推荐的免费像素素材。

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