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UE“反射”概念：

  • 反射：UE 通过 UClass/UProperty 等系统在运行时提供类型信息和动态访问能力。
    UE 的反射系统是通过 UHT 工具和特定宏实现的代码生成机制。你用 UCLASS 标记类、UPROPERTY 标记变量、UFUNCTION 标记函数，这些宏会被 UHT 识别。
    UHT 在编译前扫描这些标记，生成.generated.h 和.cpp 文件，里面包含类的反射注册代码，比如 StaticClass () 函数和 UClass 对象的构造逻辑。
    生成的代码会把类信息注册到引擎全局的 GObjectClasses 数组里，让引擎在运行时能动态获取类结构、调用函数或访问属性，这支撑了蓝图交互、垃圾回收等核心功能。

因为 UE 需要在运行时动态处理代码信息。比如蓝图可视化编程，引擎得通过反射知道 C++ 类有哪些函数和变量，才能让蓝图调用它们。

比如你在 C++ 里写了一个角色类，里面有个 UFUNCTION 标记的跳跃函数 Jump ()。没有反射的话，蓝图编辑器根本不知道这个 Jump () 函数存在，因为编译后的机器码里，函数名和参数这些信息都被优化掉了。
有了反射，UHT 会在编译时为这个 Jump () 函数生成反射元数据，包括函数名、参数类型、返回值，以及它属于哪个类。引擎运行时能通过这些元数据，在蓝图编辑器里把 Jump () 函数显示出来，你才能拖拽节点调用它。
如果后续你在 C++ 里给 Jump () 加了一个高度参数，反射系统会自动更新元数据，蓝图里对应的函数节点也会同步显示出新参数，整个过程不需要手动写任何蓝图和 C++ 交互的绑定代码。

回退操作 Command 模式（轻量级）：**

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每次操作封装为 ICommand { Do(); Undo(); }
维护 undoStack 和 redoStack
执行操作 → 压入 undoStack，清空 redoStack
Undo → 弹出 undoStack，执行 Undo()，压入 redoStack

2. Snapshot 模式（适用于复杂场景）：

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操作前序列化整个对象状态的快照
Undo 时直接恢复快照
优点：实现简单，不容易出 bug
缺点：内存开销大

实际项目中的混合方案：

  • 简单属性修改 → Command 模式（记录 oldValue/newValue）
  • 复杂操作（节点图变更、场景编辑）→ Snapshot 或 Diff 模式
  • 合并机制：连续同类操作合并（如拖拽 Slider 时合并为一条记录）

UE智能指针对比表

指针类型 管理对象 所有权 核心作用 适用场景
TObjectPtr UObject派生类 共享 安全访问UObject，自动参与垃圾回收 替代传统UPROPERTY指针，日常UObject引用
TWeakObjectPtr UObject派生类 无 弱引用UObject，不阻止回收 避免循环引用，临时访问可能被销毁的UObject
TSoftObjectPtr UObject派生类 无 软引用UObject，支持资源异步加载 引用可能未加载的资源，如关卡外的模型、纹理
TSharedPtr 非UObject类型 共享 通过引用计数管理生命周期 需要多持有者共享非UObject资源
TUniquePtr 非UObject类型 独占 唯一拥有对象，不可复制 管理无需共享的非UObject资源，如自定义数据结构
TWeakPtr 非UObject类型 无 弱引用TSharedPtr，不增加引用计数 配合TSharedPtr避免循环引用

关键区别说明

  1. 管理对象边界：前三种严格用于UObject派生类，依赖UE垃圾回收系统；后三种用于非UObject类型，靠手动内存管理机制。

  2. UObject指针细分：

  • TObjectPtr是强引用，会让UObject保持存活，是日常开发的首选。
  • TWeakObjectPtr是弱引用，当UObject被标记为回收时，指针会自动置空，常用在UI控件引用角色对象这类场景。
  • TSoftObjectPtr存储的是资源路径而非直接内存地址，对象未加载时可异步加载，适合开放世界游戏引用远处的资源。
  1. 非UObject指针细分：
  • TSharedPtr通过引用计数共享对象，当引用计数为0时自动释放内存，但需注意手动避免循环引用。
  • TUniquePtr是独占式指针，不允许复制，只能通过移动语义转移所有权，性能开销最小。
  • TWeakPtr需要绑定到TSharedPtr使用，当TSharedPtr释放对象后，TWeakPtr会自动失效，解决循环引用问题。

ECS 架构是什么？和传统 OOP 有什么区别？

OOP ECS
数据布局 对象分散在堆上 Component 连续内存排列
缓存友好性 差（指针跳转） 好（数据局部性）
逻辑组织 方法绑定在类上 System 独立遍历 Component
组合性 需要多重继承/组合模式 天然组合（挂 Component 即可）
其实ECS节省的是cpu去查找的时间。

核心概念：

  • Entity：ID 标识，不存数据
  • Component：纯数据（Position, Velocity, Health…）
  • System：纯逻辑（MovementSystem 遍历所有 Position+Velocity 组件）

核心区别：OOP 以对象为核心，数据与逻辑封装在类中，易形成复杂继承树；ECS 将数据与逻辑分离，实体为组件容器，系统批量处理同类组件，数据连续存储提升缓存效率，支持动态组合与并行计算。
UE5 Mass 系统案例：作为 ECS 实现，Mass 用 “片段” 存储实体数据，“处理器” 统一处理逻辑。如《黑客帝国》Demo 中的万人级 crowd 模拟，通过将角色位置、速度等数据打包连续存储，移动处理器可批量更新所有角色坐标，性能远超传统 Actor 方案。

堆Stack 栈heap

  • 堆（Heap）：动态分配内存，大小不固定，生命周期由程序员控制，访问速度较慢，适合存储大对象或需要在运行时确定大小的数据。（没有固定的存取顺序）
  • 栈（Stack）：自动分配内存，大小固定，生命周期由函数调用控制，访问速度快，适合存储局部变量和函数参数。（有固定的存取顺序，后进先出）

Function Calling 的原理是什么？你在项目中怎么用的？

原理： LLM 不直接执行函数，而是 输出结构化的函数调用意图（函数名 + 参数），由宿主程序解析并执行。

RAG 是什么？你是怎么实现的？

RAG（Retrieval-Augmented Generation） = 先检索相关文档，再让 LLM 基于检索结果回答。

ControlNet 是什么？它解决了什么问题？

参考答案：

ControlNet 为预训练 Diffusion Model 添加 空间控制能力。

解决的问题： 原始 Text-to-Image 无法精确控制生成图像的构图、姿态、边缘等空间结构。

原理：

  • 在 Stable Diffusion 的 U-Net 每个 Block 上添加一个并行的 “Zero Convolution” 分支
  • 输入额外的条件图（边缘检测/Canny、深度图、姿态/OpenPose、法线贴图等）
  • 训练时只训练 ControlNet 分支，冻结原始模型

常见 ControlNet 类型：

  • Canny Edge：控制轮廓
  • Depth：控制深度结构
  • OpenPose：控制人物姿态
  • Segment：控制区域分割
  • Scribble：控制草图

LoRA 是什么？为什么它很受欢迎？

LoRA（Low-Rank Adaptation） 是一种参数高效微调方法。
LoRA 是一种参数高效的大模型微调技术，核心是冻结原模型权重，仅训练少量低秩矩阵来模拟任务适配所需的参数更新。它参数量仅为全量微调的 0.1%-1%，大幅降低显存占用和训练成本，且推理时可合并权重无额外延迟。
在游戏领域，能快速微调图生图模型生成风格统一的角色装备、场景素材，或微调对话模型让 NPC 生成符合设定的自然台词，适配小团队高效开发需求。

MVC、MVP、MVVM 的区别是什么？

模式 组件职责 组件关系 优缺点
MVC Model（数据）
View（界面）
Controller（逻辑）		 Controller 直接操作 Model 和 View 简单直观，适合小型项目；Controller 可能变得臃肿
MVP Model（数据）
View（界面）
Presenter（逻辑）		 Presenter 直接操作 Model，间接更新 View Presenter 可测试性强；View 依赖 Presenter，增加耦合
MVVM Model（数据）
View（界面）
ViewModel（逻辑）		 ViewModel 直接操作 Model，通过数据绑定更新 View 双向绑定简化 UI 更新；学习曲线较陡峭，可能引入性能问题
  • MVP的Preseter和MVVM的ViewModel在职责上非常相似，都是处理业务逻辑和数据交互的中介，但MVVM通过数据绑定机制让ViewModel直接更新View，减少了Presenter中大量的UI更新代码，使得代码更简洁、可测试性更强。MVVM适合复杂UI交互较多的项目，而MVP则更适合简单UI或需要严格分离测试的场景。

GPU 渲染流水线的完整阶段？

参考答案：

GPU 渲染管线（Rendering Pipeline）是 GPU 执行图形渲染的完整流程：

应用阶段（CPU 侧）：

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1. 应用阶段（Application Stage）
   → 视锥体裁剪（Frustum Culling）
   → 批次合批（Draw Call Batching）
   → 输出 Draw Call + 顶点数据到 GPU

几何阶段（GPU 顶点着色器）：

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2. 顶点着色器（Vertex Shader）
   → 模型空间 → 世界空间 → 视图空间 → 齐次裁剪空间
   → 顶点变换：LocalMatrix × WorldMatrix × ViewMatrix × ProjectionMatrix

3. 曲面细分（Tessellation，可选）
   → Hull Shader → Tessellator → Domain Shader

4. 几何着色器（Geometry Shader，可选）
   → 以图元为单位处理，可生成/销毁图元

光栅化阶段（Rasterization）：

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5. 图元装配 & 裁剪
   → Clipping（齐次空间裁剪）
   → Perspective Divide → NDC → Viewport Transform

6. 背面剔除（Back-face Culling）
   → 根据顶 点环绕顺序（顺时针/逆时针）剔除背面

7. 光栅化（Rasterization）
   → 离散化：点/线/三角形 → 片段（Fragment）
   → 视口变换：NDC → Screen Space

片段/像素阶段：

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8. 片段着色器（Fragment / Pixel Shader）
   → 逐像素着色：光照计算、纹理采样、颜色输出

9. 逐片段操作（Per-Fragment Operations）
   → 深度测试（Depth Test / Z-Test）
   → 模板测试（Stencil Test）
   → 混合（Alpha Blending）
   → 输出到 Framebuffer