Кратко: каждый подход имеет свои сильные стороны и слабости для игровой физики. Ниже — сравнение по трём критериям $расширяемость,тестируемость,параллелизм$, конкретные архитектурные идеи и короткие примеры кода/паттернов для каждого подхода. В конце — практическое рекомендация $гибрид$.

1) Процедурный подход

Что это: набор глобальных структур данных + процедуры $функции$, которые изменяют эти структуры $типичный«C‑стиль»$.Расширяемость: средняя/низкая. Прямое изменение глобального состояния и длинные функции усложняют добавление новых эффектов и форм столкновений.Тестируемость: низкая — функции часто зависят от глобального состояния; нужны специальные заглушки/инициализации.Параллелизм: труднее, потому что разделение ответственности неочевидно и много разделяемого состояния; можно распараллеливать, но надо вручную управлять синхронизацией.

Архитектура / когда подходит:

Небольшие проекты, прототипы, простая физика; быстрый «get things moving».Разделить логику по этапам: интеграция скоростей, обнаружение столкновений, разрешение столкновений — каждая процедура принимает массивы структур.

Пример $псевдо‑C$:

typedef struct { float x,y; float vx,vy; float mass; } Body;
void integrate_positions$Body\ast bodies,intn,floatdt$ {
for (int i=0;i<n;i++) {
bodies$$i$$.vx += /*forces*/ 0 * dt; // простейший пример
bodies$$i$$.x += bodies$$i$$.vx * dt;
bodies$$i$$.y += bodies$$i$$.vy * dt;
}
}
void resolve_collisions$Body\ast bodies,intn$ {
for (int i=0;i<n;i++) for (int j=i+1;j<n;j++) {
if $overlap(bodies[i],bodies[j])$ {
apply_impulse(&bodies[i], &bodies[j]);
}
}
}

Тестирование: надо инициализировать массив тел в тесте и вызывать процедуры; сложнее мокать внешние зависимости.

2) Объектно‑ориентированный подход $OOP$

Что это: объекты/классы инкапсулируют состояние и поведение; наследование/полиморфизм для разных тел/коллайдеров.Расширяемость: хорошая — добавление новых типов коллайдеров/поведения через наследование/интерфейсы.Тестируемость: лучше, чем процедурный — объекты можно мокать/инжектить зависимости; однако сложные взаимозависимости и мутируемое состояние могут усложнить юнит-тесты.Параллелизм: сложнее, чем функциональный/ECS: объекты часто содержат состояние, доступ к которому нужно синхронизировать; можно использовать задачи, но риски гонок и блокировок выше.

Архитектурные идеи:

Используйте интерфейсы/абстракции $ICollider,IRigidBody$, инверсию зависимостей.Разделяйте ответственность: System $PhysicsEngine$ управляет списками объектов, а объекты реализуют поведение.Делайте небольшие методы, избегайте сильной связности.

Пример (C#-псевдо):

interface ICollider { bool Intersects$IColliderother$; Contact GenerateContact$IColliderother$; }
abstract class RigidBody {
public Vector2 Position;
public Vector2 Velocity;
public float Mass;
public ICollider Collider;
public virtual void Integrate$floatdt$ {
Position += Velocity * dt;
}
}
class CircleCollider : ICollider {
public float Radius;
public bool Intersects$IColliderother$ { /* dispatch based on other type */ }
}
class PhysicsEngine {
List<RigidBody> bodies;
public void Step$floatdt$ {
foreach$varbinbodies$ b.Integrate$dt$;
// broadphase/narrowphase
// resolve contacts
}
}

Тестирование: можно мокать коллайдеры или передавать тестовые RigidBody в PhysicsEngine.

3) Функциональный подход $чистыефункции,иммутабельность$

Что это: состояние системы представлено в виде неизменяемых структур; трансформации выполняются чистыми функциями state -> newState.Расширяемость: очень хорошая при модульных ядрах — новые трансформации добавляются как новые функции/комбинаторы.Тестируемость: отличная — чистые функции легко юнит-тестировать и применять свойств‑тестирование.Параллелизм: сильная сторона — отсутствие мутации позволяет легко распараллеливать вычисления $map/reduce,dataparallelism$ без блокировок.

Архитектура / практики:

Разделение на конвейер систем: integrateVelocity : State -> State, detectCollisions : State -> Collisions, resolveCollisions : $State,Collisions$ -> State.Использовать immutable data или структурную копию/делта‑применение; для производительности — использовать функционально‑ориентированный, но ин‑плейс через copy‑on‑write или специализированные структуры.

Пример (псевдо‑F#/Haskell‑стиль):

type Body = { id:int; pos:Vec2; vel:Vec2; mass:float }
let integrate dt $b:Body$ =
{ b with pos = b.pos + b.vel * dt }
let integrateAll dt $bodies:Bodylist$ =
bodies |> List.map $integratedt$
let detectCollisions bodies =
// возвращает список пар и контактных данных
...
let resolveCollisions bodies contacts =
// чистая функция, возвращает новые тела
...

Параллелизм:

integrateAll легко распараллелить: использовать parallel map.detectCollisions можно разделить по пространственным чанкам и обрабатывать в параллели при отсутствии общей мутации.

4) Data‑oriented / ECS $Entity‑Component‑System$ — часто лучший выбор для игровой физики

Это не чисто «парадигма языка», а архитектура: компоненты — плоские массивы данных, системы — функции, которые действуют на массивы компонентов.Расширяемость: высокая — добавление нового поведения = новая система, новые компоненты.Тестируемость: хорошая — системы — небольшие чистые функции, которые можно тестировать отдельно, да ещё данные разделены.Параллелизм: отличная — системы, которые работают на независимых компонентах/диапазонах памяти, можно выполнять в параллели без синхронизации.

Пример структуры $псевдо‑код$:

Components:
- Position positions // массив по entityId
- Velocity velocities
- Mass masses
- Collider colliders
System: IntegrateSystem$dt$ for chunk in chunks$entities$:
parallel_for each entity in chunk:
positions$$e$$ += velocities$$e$$ * dt
System: CollisionSystem broadphase -> list pairs
for pair in pairs:
resolve pair -> writes into positions/velocities $можнобуферизоватьизмененияиприменитьпосле$

Практический приём: буферизуйте изменения $applystage$ чтобы избежать одновременной записи и дать возможность выполнять обнаружение и вычисления параллельно.

Сравнительная сводка $коротко$

Расширяемость: OOP и ECS/функциональный ведущие; процедурный — худший.Тестируемость: функциональный ≈ ECS > OOP > процедурный.Параллелизм: ECS/функциональный >> OOP > процедурный.

Рекомендации на практике

Для современных игр рекомендуется data‑oriented / ECS с системами, реализованными в функциональном стиле $чистыепреобразования,минимальнаямутация$. Это даёт наилучший баланс производительности, параллелизма и тестируемости.Можно использовать OOP для высокоуровневой логики $менеджеры,фабрики,интерфейсы$, а строгие вычислительные части $интеграция,коллайдеры,контакт‑решатель$ реализовать как системы, оперирующие простыми данными.Для детерминизма и тестирования — делайте фиксированный порядок систем, чистые входы/выходы и возможность применять один и тот же seed/временной шаг в тестах.

Короткий пример гибрида $архитектура$:

Entities/Components: данные.PhysicsSystems $интеграция,broadphase,narrowphase,solver$ — реализованы как чистые/детерминированные функции, которые принимают компоненты и возвращают изменения.GameObjects/Scenes $OOP$ — управляют жизненным циклом, создание/удаление компонентов и подписку систем.

Если хотите — могу:

показать подробный пример ECS‑реализации шагов физики $сбуферизациейрезультатовдляпотоковойобработки$,или привести unit‑test примеры для каждого подхода,или показать пример параллельного детектора столкновений $partitioning+jobsystem$ в коде.