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关键词

路径

)=7; x x = 1 2 4 7 NaN 3 5 NaN NaN NaN 6 NaN 总的出发点和目的点之间的距离优代码如下 对路径优感兴趣的可以和过冷水交流,深入理解路径优的问题。 路径优参考代码: clear all x=NaN*ones(3,4); x(1,1)=1; x(1:2,2)=[2,3]; x(1:3,3)=(4:6)'; x(1,4)=7; x [p,f]=dynprog

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路算法

return Dir.DownLeft; } break; case Dir.Up: 2.跳点 跳点需要满足下面三个条件之一: a.节点是路的起点 节点的水平或垂直方向上有满足条件a,b的点 举个例子: 黄色节点的父节点是在斜方向,其对应分解成向上和向右两个方向,因为在右方向发现一个蓝色跳点,因此黄色节点也应被判断为跳点 (黄色点为起点,蓝色点为跳点) * * * 路流程 ),内存占用更小,因为openlist少了很多节点(最差的情况和A 一样,最差的是每个障碍都不连续,中间都有缝隙,这样所有地方都是跳点了) 2.只适用于网格节点类型,不支持Navmesh或者路径点路方式

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    路优化

    ,使用一些基本的路算法(譬如 BFS, Dijkstra 或者 A* 等等)就可以很好的解决路问题,但是在另一些游戏中,尤其是在游戏地图比较庞大的情况下,这些基本路算法需要耗费大量的时间进行路, 分帧路.如果你的游戏并不需要在一帧中就获取完整的路结果,那么我们就可以使用分帧路来优化 A* 算法.我们可以设置一个循环上限,如果 A* 算法在该循环限制内没能完成路,我们便暂停当前路,并在下一帧继续 (译注:原文的意思应该是分段路,方法是如果在设置的循环限制内不能完成路的话,下一帧就从最后一个搜索节点开始重新路,这种方法并不一定能正确得到路结果,译文调整为分帧路) 节点中保存 is_open 在开始实际路之前先进行一次低层级的路.你可以在原游戏地图的基础上预先构建一张由部分节点构成的地图,然后在实际真实路之前,先在这张低层级地图上进行路,这样你就可以获取到一条由部分节点构成的路路径 类似的, HPA 也并不是在空旷地图中路的最佳选择,不过这并不是说 HPA 在空旷地图上的路表现糟糕,而是说另一些路算法(譬如 JPS)更适用于这种情况.

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    A*路初探(转载)

    你不就就会发现,如果你不使用这些简化方法,路会变得很慢。 3,一些速度方面的提示:当你开发你自己的A*程序,或者改写我的,你会发现路占据了大量的CPU时间,尤其是在大地图上有大量对象在路的时候。 如果你觉得路太过缓慢,这里有一些建议也许有效: * 使用更小的地图或者更少的路者。 * 不要同时给多个对象路。取而代之的是把他们加入一个队列,把路过程分散在几个游戏周期中。 但是他们会发觉游戏速度突然变慢,当大量路者计算自己路径的时候。 * 尽量使用更大的地图网格。这降低了路中搜索的总网格数。 它也标明了路算法可以忽略的死端,这进一步提高了路速度。 4,不同的地形损耗:在这个教程和我附带的程序中,地形只有两种-可通过的和不可通过的。

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    silverlight奇 - Graphite

    Graphite是一个能自动布局的图表控件。 目前它已经有了silverlight 2 和 wpf的版本。观看demo时按下“Ctrl”键再做点击操作。 原文...

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    路(待完成)

    用C++实现路的几种方法。 points存储每个节点的高度,target存储目标节点的序号,landing存储登陆点的序号,width与length用于根据序号推算节点位置,height是路对象能够跨越的最大高度,track记录路径

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    JPS路算法

    在一次路过程中主动寻找障碍,通过障碍的位置计算出:经过障碍代价最小的一些关键位置,并将这些位置中代价最小的点作为下一次路过程的起点。 return Dir.DownLeft; } break; case Dir.Up: 2.跳点 跳点需要满足下面三个条件之一: a.节点是路的起点 节点的水平或垂直方向上有满足条件a,b的点 举个例子: 黄色节点的父节点是在斜方向,其对应分解成向上和向右两个方向,因为在右方向发现一个蓝色跳点,因此黄色节点也应被判断为跳点 (黄色点为起点,蓝色点为跳点) * * * 路流程 ),内存占用更小,因为openlist少了很多节点(最差的情况和A 一样,最差的是每个障碍都不连续,中间都有缝隙,这样所有地方都是跳点了) 2.只适用于网格节点类型,不支持Navmesh或者路径点路方式

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    【python 图像识别图像识别从菜鸟

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    Silverlight网络奇 at 090428

    都是Silverlight做的游戏 http://www.silverarcade.com/Games Introducing Html Utilities f...

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    Silverlight网络奇 at 090417

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    图像识别

    我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。

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    Silverlight网络奇 at 090413

    Silverlight网络奇 at 090413 Silverlight测试驱动开源项目 http://code.google.com/p/moq/ 很cool的Silverlight效果 http

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    什么是A*路算法?

    openList, end); } } //OpenList用尽,仍然找不到终点,说明终点不可到达,返回空 return null; } 几点说明: 1.这里对于A*路的描述做了很大的简化

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    a-start路算法

    当我们把搜索区域简化成一些很容易操作的节点后,下一步就要构造一个搜索来 找最短路径。在A*算法中,我们从A点开始,依次检查它的相邻节点,然后照此继 续并向外扩展直到找到目的地。

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    实测|A*路与JPS路同一地图运行效率

    微卡智享 其实在上一篇《实战|JPS跳点路实现运行路径规划》介绍JPS算法时,就说到了通过跳点路,可以大大地减少了OpenList(开启列表)中的计算点,这样在遍历查找时可以省去大部分的计算量,速度应该是

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    A*搜索算法--游戏

    仙剑奇侠传这类MMRPG游戏中,有人物角色 自动路功能。当人物处于游戏地图中某位置时,点击另一个相对较远的位置,人物就会自动地绕过障碍物走过去。这个功能是怎么实现的呢? 1. 在真实的软件开发中,面对的是超级大的地图和海量的路请求,算法的执行效率太低,是无法接受的。 一般情况下,我们都不需要非得求最优解(最短路径)。 如何借助A* 算法解决游戏路? 游戏地图并不像现实生活中那样,存在规划非常清晰的道路,更多的是宽阔的荒野、草坪等。换一种抽象的思路,把地图分割成一个一个的小方块。

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    A星路算法(A* Search Algorithm)

    如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星路算法来实现它! 在网上已经有很多篇关于A星路算法的文章,但是大部分都是提供给已经了解基本原理的高级开发者的。 本篇教程将从最基本的原理讲起。 我们会一步步讲解A星路算法,幷配有很多图解和例子。 不管你使用的是什么编程语言或者操作平台,你会发现本篇教程很有帮助,因为它在非编程语言的层面上解释了算法的原理。 简化搜索区域 路的第一步是简化成容易控制的搜索区域。 怎么处理要根据游戏来决定了。例如,我们可以将搜索区域划分成像素点,但是这样的划分粒度对于我们这款基于方块的游戏来说太高了(没必要)。 作为代替,我们使用方块(一个正方形)作为路算法的单元。其他的形状类型也是可能的(比如三角形或者六边形),但是正方形是最简单并且最适合我们需求的。 在A星路算法中,通过给每一个方块一个和值,该值被称为路径增量。让我们看下它的工作原理! 路径增量 我们将会给每个方块一个G+H 和值: G是从开始点A到当前方块的移动量。

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    磁盘调度算法道问题

    但此算法由于未对道进行优化,致使平均道时间可能较长。 ,其平均道距离较大,故FCFS算法仅适用于请求磁盘I/O的进程数目较少的场合。  ---- 最短道时间优先(SSTF,Shortest Seek Time First)   要求访问的磁道与当前磁头所在的磁道距离最近,以使每次的道时间最短。但这种算法不能保证平均道时间最短。 可以得到比较好的吞吐量,但不能保证平均道时间最短。 (或相反)的道时间。

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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法 六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    但此算法由于未对道进行优化,致使平均道时间可能较长。 ,其平均道距离较大,故FCFS算法仅适用于请求磁盘I/O的进程数目较少的场合。  ---- 最短道时间优先(SSTF,Shortest Seek Time First)   要求访问的磁道与当前磁头所在的磁道距离最近,以使每次的道时间最短。但这种算法不能保证平均道时间最短。 可以得到比较好的吞吐量,但不能保证平均道时间最短。 (或相反)的道时间。

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