🎮 术士练级天赋选择系统设计 🎮
魔兽世界术士练级天赋系统需要一个灵活的数据结构来存储和管理天赋点数分配。系统采用树形结构设计，每个天赋点都包含前置条件、等级要求和效果属性。数据库设计上使用关系型数据库PostgreSQL，建立talents表存储天赋节点信息，talent_dependencies表管理天赋间依赖关系。
🔥 痛苦系天赋路线算法优化 🔥
痛苦系天赋路线需要实现智能推荐算法。系统使用动态规划方法，根据玩家当前等级、装备和技能熟练度，计算最优天赋加点方案。核心算法采用Python实现，使用NumPy库进行矩阵运算，通过权重矩阵评估每个天赋点的收益，实现O(n log n)的时间复杂度。
⚡ 恶魔系技能循环监控模块 ⚡
恶魔系技能循环监控采用事件驱动架构，使用Redis作为消息队列，实时追踪技能CD和buff持续时间。前端使用React开发技能监控界面，通过WebSocket保持与服务器实时通信。系统记录玩家施法序列，利用机器学习模型分析最优技能循环方案。
🎯 术士练级路线推荐引擎 🎯
练级路线推荐引擎基于图数据库Neo4j实现。将游戏地图转化为带权有向图，节点表示任务和刷怪点，边表示移动路径。使用A*算法计算最优练级路线，考虑因素包括经验效率、安全系数和竞争程度。系统支持实时更新路线权重，适应服务器人口分布变化。
💻 装备搭配优化算法 💻
装备搭配模块使用遗传算法实现。将装备属性编码为基因序列，通过交叉和变异操作产生新的装备组合。适应度函数综合考虑装备属性、套装效果和玩家天赋，使用多线程并行计算提升性能。系统采用缓存机制存储常用装备组合的评分结果。
