只是找到一条两点之间的有效路径是不够的。理想的寻路算法需要查找所有可能的情况，然后比较出最好的路径。 本文选自《游戏编程算法与技巧》，将从搜索空间，可接受的启发式算法、贪婪最佳优先算法进行探讨 搜索空间的表示 最简单的寻路算法设计就是将图作为数据结构。一个图包含了多个节点，连接任意邻近的点组成边。 路点的主要缺点是AI 只能在节点和边缘的位置移动。这是因为即使路点组成三角形，也不能保证三角形内部就是可以行走的。通常会有很多不能走的区域，所以寻路算法需要认为不在节点和边缘上的区域都是不可走的。 话虽这么说，但是寻路空间的表示并不完全会影响寻路算法的实现。在本节中的后续例子中，我们会使用正方形格子来简化问题。但是寻路算法仍不关心数据是表示为正方形格子、路点，或是导航网格。 一个理想的路径应该是一开始就往下走，但是这要求一定程度的计划，这是贪婪算法所不具备的。大多数游戏都需要比贪婪最佳优先算法所能提供的更好的寻路。
1.强迫邻居： 就是指某个节点（x）上下左右有障碍，在由某方向经过这个节点的时候，如果有方向的分量垂直于障碍的方向，则在障碍一侧的斜向点就是节点（x）的强迫邻居 如上图所示，有两个要素： a.带有搜索方向 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.节点是寻路的起点 ，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） * * * 寻路流程： 1.openlist取一个权值最低的节点，然后开始搜索 2.搜索时先进行 A 相比，优缺点：_* 1.使用JPS算法比A 更快（绝大部分地图），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或者路径点寻路方式
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在一次寻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寻路过程的起点。 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.节点是寻路的起点 ，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） * * * 寻路流程： 1.openlist取一个权值最低的节点，然后开始搜索 2.搜索时先进行 A 相比，优缺点：_* 1.使用JPS算法比A 更快（绝大部分地图），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或者路径点寻路方式
第三步：找出当前格上下左右所有可到达的格子，看它们是否在OpenList当中。如果不在，加入OpenList，计算出相应的G、H、F值，并把当前格子作为它们的“父亲节点”。 Round2 ~ 第二步：找出当前格上下左右所有可到达的格子，看它们是否在OpenList当中。如果不在，加入OpenList，计算出相应的G、H、F值，并把当前格子作为它们的“父亲节点”。 Round3 ~ 第二步：找出当前格上下左右所有可到达的格子，看它们是否在OpenList当中。如果不在，加入OpenList，计算出相应的G、H、F值，并把当前格子作为它们的“父亲节点”。 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*寻路的描述做了很大的简化 实际场景中可能会遇到斜向移动、特殊地形等等因素，有些时候需要对OpenList中的方格进行重新标记。 2.截图中的小游戏可不是小灰开发的，而是一款经典的老游戏，有哪位小伙伴玩过吗？
其实我一直都很好奇这个是怎么做到的，我最多也就会写一些增删改查的常规操作。直到我接到了一个实现A-star算法的作业，才弄明白。 A-star算法 我们假设某个人要从A点到达B点，而一堵墙把这两个点隔开了，如下图所示，绿色 部分代表起点A，红色部分代表终点B，蓝色方块部分代表之间的墙。 ? 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寻 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。 当离目 的地越来越近的时候越偏向于选最后发现的方格。实际上这个真的没关系（对待这 个的不同造成了两个版本的 A*算法得到等长的不同路径）。 You must write the program yourself in either C, C++, Java or Python.
在从(0,0)到(0,1)运行的过程中，由于鸟群的干扰，可能会把这只鸟挤到了(1,1)格子，这时可能(1,1)是到不了(0,2)的，需要重新寻路。 这就意味着，每只鸟每跨过一个格子，就需要重新寻路一次，这么大的开销足以使FPS降到5。 在网上搜到一种解决方案。 也就是说，只要我们想办法生成一个有宽度的路径，基本上就可以满足给鸟群寻路的需求了。 首先使用AStar算法，从整个鸟群的质心到目标点计算出一条路径。 如果某只鸟被挤到了一个我们事先没有计算过的格子上，就使用AStar以此格子为原点向目标点寻路。 这里有一个可以优化的地方，我们已经有了一条很宽的路径，只要AStar寻到已有的路径格子就可以停止继续寻路了。
仙剑奇侠传这类MMRPG游戏中，有人物角色 自动寻路功能。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. 算法解析 这是一个非常典型的搜索问题。起点是当下位置，终点是鼠标点击位置。找一条路径。路径要绕过地图中所有障碍，并且走的路不能太绕。最短路径显然是最聪明的走法，是最优解。 但是如果图非常大，那Dijkstra最短路径算法的执行耗时会很多。在真实的软件开发中，面对的是超级大的地图和海量的寻路请求，算法的执行效率太低，是无法接受的。 在权衡路线规划质量和执行效率的情况下，只需要寻求一个次优解就足够了。 A* 算法是对Dijkstra算法的优化和改造。 Dijkstra 算法有点类似BFS算法，它每次找到跟起点最近的顶点，往外扩展。 A* 算法利用贪心算法的思路，每次都找 f 值最小的顶点出队列，一旦搜到终点就不继续考察其他顶点和路线。所以，它没有考察所有路线，也就不能找出最短路径。 如何借助A* 算法解决游戏寻路？
你是否在做一款游戏的时候想创造一些怪兽或者游戏主角，让它们移动到特定的位置，避开墙壁和障碍物呢？ 如果是的话，请看这篇教程，我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它！ 在网上已经有很多篇关于A星寻路算法的文章，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星寻路算法，幷配有很多图解和例子。 简化搜索区域 寻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）作为寻路算法的单元。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星寻路算法中，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。
算法介绍 迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。 当然目前也有人将它用来处理物流方面，以获取代价最小的运送方案。 算法思路 Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略。 5.最后，从dis中找出最小值，重复上述动作，直到T中包含了图的所有顶点（可以到达的）。 算法图形演示 现在有图如下： ? image.png 每个线的权重以及标识如图所示。 image.png 因为所有的顶点都已经在T数组中了，算法结束。 这样就求得了从A点到各个顶点的最优解。 可以看到A顶点无法直达F顶点。 dis = copy.deepcopy(tuG[0]); def Dijkstra(G,v0): """ 使用 Dijkstra 算法计算指定点 v0 到图 G 中任意点的最短路径的距离
为了让小伙伴更加容易理解经典算法，留下深刻印象，小白决定创办「漫画说算法」，分享讲解算法的漫画文章，在阅读漫画的过程中学习。如果小伙伴有收藏的优秀文章，欢迎后台留言与小伙伴们一起分享。 第三步：找出当前格上下左右所有可到达的格子，看它们是否在OpenList当中。如果不在，加入OpenList，计算出相应的G、H、F值，并把当前格子作为它们的“父亲节点”。 ? 几点说明： 1.这里对于A*寻路的描述做了很大的简化。实际场景中可能会遇到斜向移动、特殊地形等等因素，有些时候需要对OpenList中的方格进行重新标记。 2.截图中的小游戏可不是小灰开发的，而是一款经典的老游戏，有哪位小伙伴玩过吗？ —————END————— 更多漫画算法文章，请关注“小白学视觉” 往期文章一览 1、5G时代下，如何利用碎片化时间学习 2、【OpennCV入门之十四】揭开mask 3、【OpenCV入门之十三】如何在
A*（A-star）算法是一种静态网路中求解最短路径最有效的直接搜索算法。在电子游戏中最主要的应用是寻找地图上两点间的最佳路线。 曼哈顿距离只是估算 H 值最简单的一种方法，常用的方法还有欧几里德距离、切比雪夫距离等。估算方法的优劣是影响算法效率的重要因素； 3. Open List 的数据结构也是算法实现的改良点。通常为了从中取出 F 值最小的节点，我们需要遍历整个 Open List，对其排序。 从起点和终点分别发起搜索，一方搜索到另一方的已检查节点时，即找到最佳路线。地图较复杂时，双向搜索可以显著减少寻路过程中检查的节点数量。 5. 除了正方形网格地图，A* 算法也能处理其他正多边形镶嵌和复杂甚至不规则多边形镶嵌的地图。其区别在于对邻居的处理和计算； 6. A* 算法并不保证得到的路线是平滑的。
作者：runzhiwang，腾讯 TEG 后台开发工程师 本文介绍一种跳点搜索算法 JPS 以及其四个优化算法，其寻路速度最快可是 A*算法的 273 倍。 已经被证明是基于无权重格子，在没有预处理的情况下寻路最快的算法。 本文接下来介绍 JPS 基础版本以及四个优化算法；然后解读 GPPC2014 的比赛，介绍 GPPC 的比赛地图数据，并从寻路时间、路径长度、消耗内存、失败率等方面比较 22 个参赛寻路算法的优劣。 如果 A 寻路算法在长路径上表现好，在短路径上表现不好；B 寻路算法在长路径上表现不好，在短路径上表现好，则 A 的该指标优于 B 的指标，因为 Avg Len 的增加主要来自长路径。 错误路径：路径的相邻路点无法直线到达。 Num UnSolved：在 174340 次寻路中，没有寻找到路径的数目。 RAM(before)(兆)：寻路算法在加载预处理数据后，寻路之前占用的内存。
同学们好，我是来自 《技术银河》的 三钻 。 寻路算法练习 学习寻路算法有什么好处？ 寻路是广度优先搜索算法 所有的搜索的算法的思路的非常相似 所以在讲广度优先的算法的过程中也可以把深度优先搜索类的都讲一遍 搜索是算法里面特别重要，通用型也是特别好的一类算法 这里可以帮助大家在算法方面有一定的提升 还有最重要的是通过异步编程的特性，来讲解一些可视化相关的知识 通过把算法的步骤可视化后，我们就可以非常直观地看到算法的运转状况 寻路问题的定义 !! 启发式寻路（A*） 到这里我们已经完成了整个广度优先寻路的算法。但是广搜式寻路是不是最好的寻路方案呢？其实并不是的! 通过各位数学科学家的努力下，他们证明了一件事情。 这种能找到最优路径的启发式寻路，在计算机里面我们叫它做 “A*”。这里面的 A 代表着一种不一定能找到最优路径的启发式寻路。所以 A* 就是 A 寻路的一个特例，是一种可以找到最佳路径的一种算法。
本人在业余时间开发一个兔子围城游戏的时候，在网上寻找一种高效的寻路算法。 最终找到这篇文章 四种寻路算法计算步骤比较 遂从C++代码移植到了AS（Flash版，使用Player.IO作为后端），现在又从AS移植到了JS（微信小游戏需要），并使用ES6语法进行优化。 ，这个算法是四方向的，首先定义每一个方向的编号 0：↑ 1：↓ 2：← 3：→ 即[上,下,左,右] 或者这么想象 0 2 3 1 所以下面的代码就好理解了 const dx = [ ，就是启发式搜索算法里面的东西。 就是朝4个方向前进一步后和目标距离进行比较，如果更接近目标那么就是优先的方向，目的是加快朝目标寻路。 我们把列表保存，一会儿要用到。push(-1)的目的是代表方向都搜索结束的结束标志。
——《微卡智享》 本文长度为1809字，预计阅读5分钟 前言 上一篇《实战|OpenCV结合A*算法实现简单的运动路径规划》我们实现了运动路径的规划功能，在上次的图片中效果还不错，因为本身就是想做通用的寻路 2分多，简直是不能忍，所以我们就研究下写A*算法时看看有没有可优化的地方了。 耗时分析 在A*算法中，有两个列表，一个OpenList(开启列表)，一个CloseList(关闭列表)，在计算的过程中，我们统计一下处理这两个列表的次数： 从OpenList列表中找到离终点F值最小的点 啰嗦了这么多其实就是说明了一个事，就是A*算法在这个复杂点的地图中做路径规划是无法在生产环境中使用的，即使我们去做了些细节的优化，但还是需要一分钟才出来，这个的用户体验我觉得就是0，不过做为学习路径规划上还是不错的 ，通过A*的算法也算是入了个门，后面会延伸出JPS的跳点寻路算法。
Nav Mesh是Unity中用于寻路行为的AI功能，下面简单介绍Nav Mesh的使用以及如何使用Line Renderer组件将寻路的路径通过如下方式绘制出来： 首先需要将场景中属于寻路过程中的障碍物体做 Navigation Static处理，在Inspector检视面板右上角的Static中： 然后打开Navigation窗口进行烘焙，在Window/AI菜单中： 点击Bake烘焙，在Scene场景窗口中进行预览 ，其中蓝色的区域即是寻路时可以行走的区域： 为示例中的机器人添加NavMesh Agent组件，该类中的SetDestination函数可以设置寻路的目标，传入一个坐标即可： using UnityEngine ; } private void Update() { agent.SetDestination(target.position); } } 下面绘制寻路的路径 SV_Target { float2 uv = float2(i.uv.x - _MSpeed * _Time.y,i.uv.y); //箭头移动的计算
今天写一下游戏内的寻路算法，A星算法可能是最出名的， 如果一个游戏开发人员不知道A * 寻路算法的话有点说不过去，除非你是棋牌游戏的开发人员。 1.算法核心公式 A星算法的核心就是挑选消耗最小的点，一直逼近，直到找到目标点 A星算法核心公式就是F值的计算：F = G + H F - 总的移动代价G - 开始点到当前方块的移动代价H - 当前方块到结束点的预估移动代价 三种估值算法 1.曼哈顿算法是根据网格走直线，直到目标点所在的水平或垂直平行就拐弯； 2.几何算法实际上就是通过勾股定理，计算两点间的直线距离； 3.对角算法结合了以上二种算法，先按对角线走，一直走到与目标点水平或垂直平行后 ，一般是使用地图编辑器，将地图划分为格子，然后由策划进行刷点，通过不同的刷子表示不同的状态，最后导出地图的导航网格数据，服务端在游戏启动的时候只加载网格数据，直接使用导航网格数据进行计算路径，客户端也可以自己寻路 2)当g(n)=0时，A星算法就转化为了BFS算法，即：每次只考虑到目的节点最近的节点 3)h(n)是一种对当前节点到目的节点的估计值，如果此估计值精确度等于实际值，那么A星算法可以非常高速的找到最优路径
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