恭喜，你已经创建了一个有限状态机（FSM）。这出自计算机科学的一个叫做自动机理论的分支。这个家族里里还有大名鼎鼎的图灵机。FSM是这个家族最简单地一个成员。要点如下：
1、状态机的状态集合是确定的。例如在我们的例子里，有站立、跳跃、下蹲和俯冲。
2、状态机在某一时刻只能处于一种状态。我们的heroine不能同时跳跃和站立。其实，避免出现这种状况正是我们使用FSM的原因。
3、一连串的输入或者事件发送到这个状态机。我们的例子里，就是一串按键和释放消息。
4、每一种状态都由一些转化路径，每一个路径都通过一个输入关联到另外一种状态。当一个输入进来后，如果正好跟一个当前的转化路径匹配，状态机就会转到它所指向的另一个状态。
例如，站立的时候按向下键，转换到下蹲状态，跳跃的时候按向下键，转换到俯冲状态。如果当前状态下没有定义某种操作相应的转化，那这种操作将会被忽略。
理想状态下，状态机里就只有：状态，输入，转化这些东西了。你可以画一个很小的图表示出来。但是编译器并不能识别我们的草图，我们要怎么实现他们呢？GOF的State模式就是一种方法，下面将会讲到，让我从简单的入手。
枚举与开关
我们的Heroine类有一个问题就是无法使用这几个布尔值得组合，例如isJumping_和isDucking_永远不可能都为true。当你确定这些标志不可能同时为true时，这就表示你真正应该使用的是枚举。
在这个例子中，枚举就是我们FSM的状态集合，所以我们可以这样定义：
- enum State{
- STATE_STANDING,
- STATE_JUMPING,
- STATE_DUCKING,
- STATE_DIVING
- };
这正是我们开火所需要的。我们只需要创建一个开火状态。当在其他状态下开火键被按下时，我们把开火状态压入到栈中。等到开火动作结束后，我们弹出这个状态，然后下推自动机会自动得帮我们把状态转换到原有状态上。
那么他们有用吗？
即使那些扩展过的状态机，也有很多限定条件。当今游戏AI发展趋势是那些更吸引人的东西，如行为树，计划系统。如果你对更复杂的AI感兴趣，本章的内容旨在唤起你的兴趣。你需要阅读其他书籍来满足你的需求。
这不说明有限状态机，下推自动机，和其他简单系统没有用。他们是对一些特定的问题是一个很好的模型工具。有限状态机在下面的情况下比较有用。
1、你有一个东西，它的行为是基于一些内部状态的。
2、这些状态能够很容易地分离出少量明确的选项。
3、随着时间变化，这个东西要相应一系列输入和事件。
在游戏中，最有名的用法是在AI中。而在其他用法也很常见，如处理用户输入，菜单导航，解析文本，网络协议，以及一些其他异步行为。
Wantgame编译 【原译文】
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