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manbetx2.0手机版H5游戏开发的页面适配

2018年12月18日 - Html/Html5

H5游戏开发:一笔画

2017/11/07 · HTML5 ·
游戏

原文出处: 坑坑洼洼实验室   

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多年来开了广小运营类的急需,如:万可以贴补吧圣诞大致约约相当于,形式倘若偏交互的页面要么是简简单单的小游戏,积累了部分历和想方设法,发出来跟我们琢磨一下。本文涉及的是页面怎么适配不同尺寸屏幕的题目,再为未思看到屏幕边缘多发生一道道不调和的黑条条了TAT。

H5游戏开发:一画画

by leeenx on 2017-11-02

平笔画是图论[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BE%E8%AE%BA)屡遭一个有名的题材,它起点于柯哈尔滨堡七桥题材[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9F%AF%E5%B0%BC%E6%96%AF%E5%A0%A1%E4%B8%83%E6%A1%A5%E9%97%AE%E9%A2%98)。物翻译家欧拉在外1736年刊出的小说《柯普罗维登斯堡之七桥》中不仅仅缓解了七桥问题,也提出了相同笔画画定理,顺带解决了同笔画问题。用图论的术语来说,对于一个加以的连通图[科普](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%BF%9E%E9%80%9A%E5%9B%BE)留存一样久刚含有无线段并且没有更的路线,这条路就是是「一笔画」。

搜并过渡图即刻漫长途径的进程就是「一画画」的游戏过程,如下:

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玩耍之兑现

「一笔画画」的落实非复杂,笔者把贯彻过程分成两步:

  1. 底图绘制
  2. 相互之间绘制

「底图绘制」把连过渡图为「点线」的款式映现在画布上,是耍最容易实现的一些;「交互绘制」是用户绘制解题路径的进程,这一个历程会重点是处理点与点动态成线的逻辑。

christmas.png

底图绘制

「一画画」是多关卡的打情势,笔者决定把卡(连通图)的定制以一个配备接口的款型对外透露。对外透露关卡接口需要发出平等学描述连通图形状的业内,而于笔者面前有少只选拔:

举个连通图 —— 五角星为条例来说一下随即半只选项。

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点记法如下:

JavaScript

levels: [ // 当前关卡 { name: “五角星”, coords: [ {x: Ax, y: Ay}, {x:
Bx, y: By}, {x: Cx, y: Cy}, {x: Dx, y: Dy}, {x: Ex, y: Ey}, {x: Ax, y:
Ay} ] } … ]

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levels: [
// 当前关卡
{
name: "五角星",
coords: [
{x: Ax, y: Ay},
{x: Bx, y: By},
{x: Cx, y: Cy},
{x: Dx, y: Dy},
{x: Ex, y: Ey},
{x: Ax, y: Ay}
]
}
]

丝记法如下:

JavaScript

levels: [ // 当前关卡 { name: “五角星”, lines: [ {x1: Ax, y1: Ay, x2:
Bx, y2: By}, {x1: Bx, y1: By, x2: Cx, y2: Cy}, {x1: Cx, y1: Cy, x2: Dx,
y2: Dy}, {x1: Dx, y1: Dy, x2: Ex, y2: Ey}, {x1: Ex, y1: Ey, x2: Ax, y2:
Ay} ] } ]

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levels: [
// 当前关卡
{
name: "五角星",
lines: [
{x1: Ax, y1: Ay, x2: Bx, y2: By},
{x1: Bx, y1: By, x2: Cx, y2: Cy},
{x1: Cx, y1: Cy, x2: Dx, y2: Dy},
{x1: Dx, y1: Dy, x2: Ex, y2: Ey},
{x1: Ex, y1: Ey, x2: Ax, y2: Ay}
]
}
]

「点记法」记录关卡通关的一个答案,即端点使按照自然之逐条存放到数组
coords惨遭,它是有序性的笔录。「线记法」通过个别沾描述连通图的线条,它是无序的记录。「点记法」最深的优势是见还精简,但它们必须记录一个合格答案,笔者只是关卡的苦力不是卡创立者,所以笔者最后采纳了「线记法」。:)

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互绘制

于画布上制图路径,从视觉及实属「选拔要连连通图端点」的历程,这一个历程需要缓解2只问题:

采集连通图端点的坐标,再监听手指滑了之坐标可以理解「手指下是否出硌」。以下伪代码是采访端点坐标:

JavaScript

// 端点坐标新闻 let coords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2})
=> { // (x1, y1) 在 coords 数组不有 if(!isExist(x1, y1))
coords.push([x1, y1]); // (x2, y2) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x2, y2)) coords.push([x2, y2]); });

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// 端点坐标信息
let coords = [];
lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => {
// (x1, y1) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x1, y1)) coords.push([x1, y1]);
// (x2, y2) 在 coords 数组不存在
if(!isExist(x2, y2)) coords.push([x2, y2]);
});

以下伪代码是监听手指滑动:

JavaScript

easel.addEventListener(“touchmove”, e => { let x0 =
e.targetTouches[0].pageX, y0 = e.targetTouches[0].pageY; // 端点半径
—— 取连通图端点半径的2倍,提升活动端体验 let r = radius * 2;
for(let [x, y] of coords){ if(Math.sqrt(Math.pow(x – x0, 2) +
Math.pow(y – y0), 2) <= r){ // 手指下有端点,判断能否连线
if(canConnect(x, y)) { // todo } break; } } })

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easel.addEventListener("touchmove", e => {
let x0 = e.targetTouches[0].pageX, y0 = e.targetTouches[0].pageY;
// 端点半径 —— 取连通图端点半径的2倍,提升移动端体验
let r = radius * 2;
for(let [x, y] of coords){
if(Math.sqrt(Math.pow(x – x0, 2) + Math.pow(y – y0), 2) <= r){
// 手指下有端点,判断能否连线
if(canConnect(x, y)) {
// todo
}
break;
}
}
})

每当未绘制任何线段或端点以前,手指滑了的任意端点都谋面叫当作「一画画」的起首点;在绘制了线(或暴发选中点)后,手指滑了之端点能否跟选中点错并成线段需依据现有规则举行判断。

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达成图,点A与点B可连日来成线,而点A与点C不可知接二连三。笔者把「可以跟指定端点连接成线段的端点称作行连接点」。连通图端点的有效性连接点从并通图的线中领取:

JavaScript

coords.forEach(coord => { // 有效连接点(坐标)挂载在端点坐标下
coord.validCoords = []; lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => { //
坐标是现阶段线的起源 if(coord.x === x1 && coord.y === y1) {
coord.validCoords.push([x2, y2]); } // 坐标是当前线的极 else
if(coord.x === x2 && coord.y === y2) { coord.validCoords.push([x1,
y1]); } }) })

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coords.forEach(coord => {
// 有效连接点(坐标)挂载在端点坐标下
coord.validCoords = [];
lines.forEach(({x1, y1, x2, y2}) => {
// 坐标是当前线段的起点
if(coord.x === x1 && coord.y === y1) {
coord.validCoords.push([x2, y2]);
}
// 坐标是当前线段的终点
else if(coord.x === x2 && coord.y === y2) {
coord.validCoords.push([x1, y1]);
}
})
})

But…有效连接点只可以判断多少个点是否也底图的线条,那就是一个静态的参阅,在实际的「交互绘制」中,会碰着以下意况:

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只要齐图,AB已串并成线,当前选中点B的中连接点是 A 与 C。AB
已经连续成线,假如 BA 也差并成线,那么线段就是再了,所以这时候 BA
不可知成线,只有 AC 才会化线。

对选中点而言,它的行连接点有些许种植:

中间「未成线的实用连接点」才可以参预「交互绘制」,并且它们是动态的。

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回头本节内容开首提的点滴个问题「手指下是否暴发端点」 与
「选中点至待选中点次是否成线」,其实只是统一为一个题材:手指下是否是「未成线的管用连接点」。只须把监听手指滑动遍历的数组由连通图所有的端点坐标
coords 替换为即选中点的「未成线的行连接点」即可。

由来「一画画」的显要职能就落实。可以抢体验一下:

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https://leeenx.github.io/OneStroke/src/onestroke.html

christmas_qr.png

自行识图

作者在录入关卡配置时,发现一个7长边以上的属图很爱录错或录重线段。笔者于思考是否开发一个自动识别图形的插件,毕竟「一笔画画」的图片是起平整之几乎何图形。

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地点的卡子「底图」,一眼便得识有三独颜色:

并且就三栽颜色以「底图」的面积大小顺序是:白底 > 线段颜色 >
端点颜色。底图的「采集色值表算法」很粗略,如下伪代码:

JavaScript

let imageData = ctx.getImageData(); let data = imageData.data; // 色值表
let clrs = new Map(); for(let i = 0, len = data.length; i < len; i +=
4) { let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2],
data[i + 3]]; let key = `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${a})`; let value =
clrs.get(key) || {r, g, b, a, count: 0}; clrs.has(key) ? ++value.count :
clrs.set(rgba, {r, g, b, a, count}); }

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let imageData = ctx.getImageData();
let data = imageData.data;
// 色值表
let clrs = new Map();
for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) {
let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]];
let key = `rgba(${r}, ${g}, ${b}, ${a})`;
let value = clrs.get(key) || {r, g, b, a, count: 0};
clrs.has(key) ? ++value.count : clrs.set(rgba, {r, g, b, a, count});
}

对于连通图来说,只要拿端点识别出来,连通图的大概为不怕下了。

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端点识别

辩驳及,通过采访的「色值表」可以直接把端点的坐标识别出来。笔者设计之「端点识别算法」分以下2步:

  1. 服从像从扫描底图直到遭受「端点颜色」的像素,进入第二步
  2. 从今底图上撤消端点并记下它的坐标,再次回到继续第一步

伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) { let [r, g, b,
a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]]; //
当前诸如素颜色属于端点 if(isBelongVertex(r, g, b, a)) { // 以 data
遭到清空端点 vertex = clearVertex(i); // 记录端点信息vertexes.push(vertext); } }

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for(let i = 0, len = data.length; i < len; i += 4) {
let [r, g, b, a] = [data[i], data[i + 1], data[i + 2], data[i + 3]];
// 当前像素颜色属于端点
if(isBelongVertex(r, g, b, a)) {
// 在 data 中清空端点
vertex = clearVertex(i);
// 记录端点信息
vertexes.push(vertext);
}
}

But…
下边的算法就会走无损图。笔者在应用了同一张手机截屏做测试的时光发现,收集到的「色值表」长度也
5000+ !那直接导致端点和线条的色值不能直接得到。

通过分析,可以发现「色值表」里大部分色值都是近乎之,也不怕是在原本的「采集色值表算法」的基本功及添加一个类似颜色过滤即好寻找有端点和线条的主色。伪代码实现如下:

JavaScript

let lineColor = vertexColor = {count: 0}; for(let clr of clrs) { //
与底色相近,跳了 if(isBelongBackground(clr)) continue; //
线段是多少第二差不多的水彩,端点是第三大多的颜料 if(clr.count >
lineColor.count) { [vertexColor, lineColor] = [lineColor, clr] } }

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let lineColor = vertexColor = {count: 0};
for(let clr of clrs) {
// 与底色相近,跳过
if(isBelongBackground(clr)) continue;
// 线段是数量第二多的颜色,端点是第三多的颜色
if(clr.count > lineColor.count) {
[vertexColor, lineColor] = [lineColor, clr]
}
}

获取到端点的主色后,再走同赖「端点识别算法」后居识别出 203
单端点!这是干什么呢?

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达图是松手5倍增后底底图局部,粉色端点的四周及里面充斥着大量噪点(杂色块)。事实上在「端点识别」过程被,由于噪点的在,把原来的端点被讲演变成十几单或数十单小端点了,以下是飞过「端点识别算法」后底底图:

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经达成图,可以直观地查获一个定论:识别出来的小端点只在目的(大)端点上会聚分布,并且大端点范围外的小端点叠加交错。

若将叠加交错的小端点归并化一个多方点,那么这大端点将特别类似目标端点。小端点的碰面伪代码如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) { let vertexA
= vertexes[i]; if(vertextA === undefined) continue; // 注意这里 j = 0
而不是 j = i +1 for(let j = 0; j < len; ++j) { let vertexB =
vertexes[j]; if(vertextB === undefined) continue; //
点A与点B有增大,点B合并及点A并删除点B if(isCross(vertexA, vertexB)) {
vertexA = merge(vertexA, vertexB); delete vertexA; } } }

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for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) {
let vertexA = vertexes[i];
if(vertextA === undefined) continue;
// 注意这里 j = 0 而不是 j = i +1
for(let j = 0; j < len; ++j) {
let vertexB = vertexes[j];
if(vertextB === undefined) continue;
// 点A与点B有叠加,点B合并到点A并删除点B
if(isCross(vertexA, vertexB)) {
vertexA = merge(vertexA, vertexB);
delete vertexA;
}
}
}

加以了小端点归并算法后,「端点识别」的准确度就上来了。经笔者本地测试就可以100% 识别有误的接图了。

wanneng.png

线条识别

作者分点儿单步骤完成「线段识别」:

  1. 加的个别个端点连接成线,并采集连线上N个「样本点」;
  2. 遍历样本点像素,如若如素色值未齐线段色值则意味着登时半单端点之间不存在线段

何以收集「样式点」是个问题,太密集会影响属性;太松精准度不可知确保。

于作者面前有个别个选项:N 是常量;N 是变量。
假设 N === 5。局部提取「样式点」如下:

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达图,会识别出三修线:AB, BC 和 AC。而实在,AC不克成线,它仅仅是为
AB 和 BC 视觉上一块一丝之结果。当然将 N 值向上提升得化解之题目,但是 N
作为常量的话,这几个常量的取量需要依靠经验来判断,果然丢弃。

为了制止 AB 与 BC 同处一向线时 AC 被识别成线,其实特别粗略 ——
有限个「样本点」的区间小于或等于端点直径
假设 N = S / (2 * R),S 表示两碰的去,R
代表端点半径。局部提取「样式点」如下:

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假诺齐图,成功地缠绕了了 AC。「线段识别算法」的伪代码实现如下:

JavaScript

for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) { let {x: x1,
y: y1} = vertexes[i]; for(let j = i + 1; j < len; ++j) { let {x:
x2, y: y2} = vertexes[j]; let S = Math.sqrt(Math.pow(x1 – x2, 2) +
Math.pow(y1 – y2, 2)); let N = S / (R * 2); let stepX = (x1 – x2) / N,
stepY = (y1 – y2) / n; while(–N) { // 样本点不是线段色
if(!isBelongLine(x1 + N * stepX, y1 + N * stepY)) break; } //
样本点都合格 —- 表示两触及成线,保存 if(0 === N) lines.push({x1, y1, x2,
y2}) } }

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for(let i = 0, len = vertexes.length; i < len – 1; ++i) {
let {x: x1, y: y1} = vertexes[i];
for(let j = i + 1; j < len; ++j) {
let {x: x2, y: y2} = vertexes[j];
let S = Math.sqrt(Math.pow(x1 – x2, 2) + Math.pow(y1 – y2, 2));
let N = S / (R * 2);
let stepX = (x1 – x2) / N, stepY = (y1 – y2) / n;
while(–N) {
// 样本点不是线段色
if(!isBelongLine(x1 + N * stepX, y1 + N * stepY)) break;
}
// 样本点都合格 —- 表示两点成线,保存
if(0 === N) lines.push({x1, y1, x2, y2})
}
}

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性优化

鉴于「自动识图」需要针对图像的底诸如素点举办围观,那么性能确实是只待关怀的题目。笔者设计的「自动识图算法」,在辨别图像的过程被需针对图像的像素做片潮扫描:「采集色值表」
与 「采集端点」。在围观次数及其实很不便下降了,可是对一张 750 * 1334
的底图来说,「自动识图算法」需要遍历两蹩脚长度也
750 * 1334 * 4 = 4,002,000
的往往组,压力仍旧碰头有。笔者是起缩短为围观数组的尺码来提高性的。

给扫描数组的尺码怎么压缩?
作者直接通过缩短画布的尺码来齐收缩为扫描数组尺寸的。伪代码如下:

JavaScript

// 要缩减的翻番 let resolution = 4; let [width, height] = [img.width
/ resolution >> 0, img.height / resolution >> 0];
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height); let imageData =
ctx.getImageData(), data = imageData;

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// 要压缩的倍数
let resolution = 4;
let [width, height] = [img.width / resolution >> 0, img.height / resolution >> 0];
ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);
let imageData = ctx.getImageData(), data = imageData;

把源图片收缩4加倍后,拿到的图样像素数组唯有本的
4^2 = 16倍。这当性及是非常丰裕的升级。

wanneng_qr.png

选择「自动识图」的提出

固然笔者于本地测试的时刻可以把富有的「底图」识别出来,但是并无可知担保其他开发者上传的图纸是否被这一个好之鉴别出来。笔者提议,可以把「自动识图」做也一个独门的家伙使用。

笔者写了一个「自动识图」的独立工具页面:https://leeenx.github.io/OneStroke/src/plugin.html
好当此页面生成对应之关卡配置。

据游戏通用的辩论,从z轴方向将页面分层,大致可以分成背景层、游戏层、状态层和选项层;为了简单描述,就用后边的老三交汇统称为功用层,浮于背景之上,直接和用户交互,也表示登时部分不得让屏蔽,无论怎么适配都设力保其可见、可用,所以效率重合的体一般都是绝对于一切页面相对定位(position:absolute),然后top、left、width、height取百分比或算出对应的px,很蛋疼有木有?故推荐以less一类自带统计器的刀兵。然后是背景层,我们着重而钻探的部分,也是多屏适配最蛋疼的有些。

结语

下边是本文介绍的「一笔画画」的丝达
DEMO 的第二维码:

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玩耍的源码托管在:https://github.com/leeenx/OneStroke
内部玩耍实现的着重点代码在:https://github.com/leeenx/OneStroke/blob/master/src/script/onestroke.es6
机关识图的代码在:https://github.com/leeenx/OneStroke/blob/master/src/script/oneStrokePlugin.es6

谢谢耐心看完本随笔的读者。本文就代表作者之个人观点,如发生不妥的远在请求不吝赐教。

感谢你的开卷,本文由 坑坑洼洼实验室
版权所有。如一旦转载,请注脚出处:凹凸实验室(https://aotu.io/notes/2017/11/02/onestroke/

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背景层分类可以分为纯色/可另行纹理(指的凡沿某方向repeat)、不可再纹理、顶部不足再/底部不可再、整张不可再单图这四类似,又讲六个概念\_,纹理一般是空虚的,可以叫定水准的削减或拉伸,单图一般是具体的物体,不可压缩或牵涉伸。如万能贴补吧的首页,顶部是不足再纹理,底部的猪是不可再的单图;又要圣诞大约约约的首页,无论是顶部之烟花、麋鹿和人数,底部的树影、雪花都是具体的,可以当是整图,这种啊是ue最欢喜为的希冀……接着分类说下怎么适配:

1.纯色/可再纹理
额头,间接用background的repeat,简单粗暴但好要。

2.不得再纹理
为纹理可以让压缩或拉伸,所以借使动background-image的言辞,background-size则使为cover;即便是为此img标签,则高宽都如为100%。然后切图的高低,高宽可以得一个正好的价,如400*800。缺点是唯恐引致背景多少的歪曲,但抽象本来就是混淆视听的呗,仍是可以够承受。

3.顶部不可再/底部不可再
说起来呢简单,首先会重复部分的处理跟1或2同,覆盖整页。不可知重复的组成部分单独切图,然后作为效能重合的体来稳定,盖在再一次的背景之上。

4.整摆设不可再单图
本来,你啊得跟3这样,将那多少个实际的物还分别切图,把它正是效用重合的体来恒定,可是假若物体数量多(比如圣诞大致约约的首页),无论是从日成本要带动富成本来拘禁都非到底好的方案。再回顾一下多屏适配的问题,为甚会出现边缘的黑条,因为切出的背景图的丰足高比是定点的,而各异装备的屏幕宽高比未一致,所以要解决是题目,自但是然想到用图片「裁剪」。页面渲染之时段,js是会获取到窗口的轻重缓急的,所以这边的「裁剪」指的凡前者样式上之遮掩,只要以图渲染在此以前(一般是进场loading的当儿),我们将图纸裁剪成当前设施对应的比重,问题不纵迎刃而解了O(∩_∩)O~
Talk is cheap,直接上码:

var pic_w = 640;
var pic_h = 960;
var pic_wh_radio = pic_w / pic_h;
var device_w = $(window).width();
var device_h = $(window).height();
var device_wh_radio = device_w / device_h;

if(pic_wh_radio < device_wh_radio) {
    //宽太大,横向剪裁
    var need_w = Math.floor(device_h * pic_wh_radio);
    var offset_x = (device_w - need_w) / 2;
}
else if (pic_wh_radio < device_wh_radio) {
    //高太大,纵向剪裁
    ...
    var offset_y = ;
}

自前提都是,背景图是绝对body相对定位的,算出来的offset_x具体是倘使淘汰图片的谬误仍旧右手,依旧左右且或多或少,视工作而定,对页面全部的影响更聊越好。而offset_y,假诺页面允许滚动条,可以不裁,否则同理。Demo能够参见圣诞大致约约夫页面(真的不是广告。。)

————————不华丽的分割线————————–

以上是当下想到的方案,倘使您出重复多的想法,欢迎切磋~
最终,请期待后续H5游戏开发体系,如CSS3卡通,图片格式等,哈哈。

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