参考https://www.jianshu.com/p/64b5fe01fb1c
参考https://blog.csdn.net/u013528298/article/details/88950667
参考https://www.gameres.com/846263.html
参考https://www.cnblogs.com/koshio0219/p/11734423.html
行为树的每个结点加作task （任务）
共有四种类型的任务
Action（动作）
Composite（组合）
Conditional（条件）
Decorate （修饰）
Conditional （条件）
Conditional 任务用于判断当前状态是否完成
Conditional 任务还会影响到任务的中断和跳转
多用于改变游戏状态的判断（设想他是一个IF 语句）
比如是否看到敌人/是否到达某个位置
Decorate(修饰)
Decorate 任务用于修饰子任务状态 ，它只能有一个子任务。
比如Inverter（反转）任务可以反转子任务 状态的返回结果
Composites
这里的”组合” 全名应该被成为“组合节点控制(管理)类目”，顾名思义在此条目下若干个选项都被称之为“控制类节点”，
用以从最高的纬度去规范行为树的流程。具体细分为如下几种
Parallel 平行节点 此节点下属所有节点将一起进行，其中一个执行返回false 则Parallel节点返回false
Parallel Selector 并行选择节点 此节点下属所有节点只要有一个返回Success，则Parallel Selector节点返回Success
Proiorty Selector 优选择选择·节点 此节点下属所有节点 依次执行直到返回SUccess
Random
Selector 选择节点 此节点下属所有节点依次执行直到返回true、
Selector Evaluator 计算选择节点（） 此节点下属 所有节点依次执行 直到返回Success ， 有一种情况使其返回running状态并重点，就是有节点被打勾了
Sequence 顺序节点 此节点下属所有节点依次执行直到返回false
行为树的理解
1.定义：包含逻辑节点和行为节点的树结构
每次需要找出一个行为时，会从树的根节点出发，遍历各个节点，找出第一个和当前数据符合的行为
树的最末端——叶子，就是这些 AI 实际上去做事情的命令；连接树叶的树枝，就是各种类型的节点，这些节点决定了 AI 如何从树的顶端根据不同的情况，来沿着不同的路径来到最终的叶子这一过程。
3.总结
1.行为树拥有3种节点：
1.根节点Root
2.逻辑节点（可拓展）：
1.Priority Selector
2.Sequence
3.Parallel
3.行为节点
2.行为树 在复杂的情况下比有限状态机 更清晰 ，更可拓展
3.行为树有利于逻辑的重用
4.设计得好的行为树可以千变万化
(三种节点 组合节点Composite
修饰节点-Decorator
叶节点-Leaf)
特点：层层遍历，但是浪费时间
工作流——Flow 行为树由多种不同类型的节点构成，它们都拥有一个共同的核心功能，即它们会返回三种 状态中的一个作为结果。这三种状态分别是：
成功-Success；
失败-Failure；
运行中-Running；
前两个，正如它们的名字，是用来向它们的父节点通知运行的成功或失败的结果。第三种是指还在运行中，结果还未决定，在下一个 tick 的时候再去检查这个节点的运行结果。
叶节点 相当于执行具体的事情
修饰节点-Decorator Nodes
逆变节点-Inverter
成功节点-Succeeder
重复节点-Repeater
重复直至失败节点-Repeat Until Fail
组合节点-Composite Nodes
次序节点-Sequences
选择节点-Selector
随机选择节点Random Selectors
随机次序节点Random Sequences
定义叶节点-Defining Leaf Nodes
Init（初始）
Process（执行）
叶节点是最低层的节点，它们不会拥有子节点。叶节点是最强大的节点类型，它们是真正让你的树做具体事情的基础元素。
另一种叶节点的类型是调用其他的行为树并把当前行为树的数据传给对方。