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A*搜索算法--游戏寻路

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. 顶点与起点路径长度越小,优先从优先级队列中取出来扩展,从图中举例可以看出,尽管找的是从s到t的路线,但是最先被搜索到的顶点依次是1,2,3。这个搜索方向明显“跑偏"了。 如何借助A* 算法解决游戏寻路? 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。 总结 A* 算法属于一种启发式搜索算法(Heuristically Search Algorithm)。启发式搜索算法还有很多其他算法,比如 IDA* 算法、蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等。 鉴于启发式搜索算法能很好地平衡路线质量和执行效率,它应用更加广泛。

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不完美信息游戏中的搜索

从这个领域的黎明开始,带有价值函数的搜索就是计算机游戏研究的一个基本概念。图灵1950年的国际象棋算法能够提前两步思考,香农1950年关于国际象棋的工作包括一个关于搜索中使用的评价函数的广泛章节。 塞缪尔1959年的跳棋程序已经结合了搜索和价值函数,这些函数是通过自我游戏和引导来学习的。 决策时间搜索和价值函数的结合已经成为计算机在长期的挑战性游戏中战胜人类对手的显著里程碑--国际象棋的DeepBlue和围棋的AlphaGo。 直到最近,这种以(学习)价值函数为辅助的强大搜索框架还仅限于完全信息游戏。由于许多有趣的问题没有为代理人提供完美的环境信息,这是一个令人遗憾的限制。这篇论文向读者介绍了不完全信息博弈的健全搜索。 不完美信息游戏中的搜索.pdf

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    深度优先搜索实现 AI 井字游戏

    因为深度有限搜索的时间复杂度是**O(b^d)**,其中 b 是分支因子(在任意棋盘位置的平均可能移动的位置),d 是游戏结束前的平均深度或者移动数。 换言之,我们不能单纯使用深度优先搜索,去尝试解决四目或者其他复杂的游戏。 这个故事的寓意是:虽然深度优先搜索可以被用来解决井字棋的游戏,但在更复杂的游戏中将会失败 - 我不信在玩四目游戏的时候,你会愿意让计算机思考很多年。 一个完整的井字棋深度优先搜索的简单 AI 案例,请戳这里。 译者加:如果你应用在五子棋这种稍微复杂的游戏中,深度优先搜索 AI 可能就会卡死你的电脑,读者可以通过更改下面的代码体验 代码片段 本文正在参加「金石计划 . 瓜分6万现金大奖」

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    益智游戏克星:BFS暴力搜索算法

    东哥带你手把手撕力扣 点击下方卡片即可搜索 这是 labuladong 第 100 篇原创 滑动拼图游戏大家应该都玩过,下图是一个 4x4 的滑动拼图: 拼图中有一个格子是空的,可以利用这个空着的格子移动其他数字 我小时候还玩过一款叫做「华容道」的益智游戏,也和滑动拼图比较类似: 那么这种游戏怎么玩呢?我记得是有一些套路的,类似于魔方还原公式。 但是我们今天不来研究让人头秃的技巧,这些益智游戏通通可以用暴力搜索算法解决,所以今天我们就学以致用,用 BFS 算法框架来秒杀这些游戏。 请你写一个算法,计算赢得游戏需要的最少移动次数,如果不能赢得游戏,返回 -1。 首先回答第一个问题,BFS 算法并不只是一个寻路算法,而是一种暴力搜索算法,只要涉及暴力穷举的问题,BFS 就可以用,而且可以最快地找到答案。 你想想计算机怎么解决问题的?

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    扫雷游戏(广度优先搜索BFS深度优先搜索DFS)

    题目 让我们一起来玩扫雷游戏! 给定一个代表游戏板的二维字符矩阵。 现在给出在所有未挖出的方块中(‘M’或者’E’)的下一个点击位置(行和列索引), 根据以下规则,返回相应位置被点击后对应的面板: 如果一个地雷(‘M’)被挖出,游戏就结束了- 把它改为 ‘X’。 输入面板不会是游戏结束的状态(即有地雷已被挖出)。 简单起见,未提及的规则在这个问题中可被忽略。 例如,当游戏结束时你不需要挖出所有地雷,考虑所有你可能赢得游戏或标记方块的情况。

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    海量数据搜索---搜索引擎

    在我们平常的生活工作中,百度、谷歌这些搜索网站已经成为了我们受教解惑的学校,俗话说得好,“有问题找度娘”。那么百度是如何在海量数据中找到自己需要的数据呢?为什么它搜索的速度如此之快? 本文会向大家讲述搜索引擎的基本知识以及中文分词的一些方法、然后会做一个小的demo来尝试数据检索。让大家初步了解搜索引擎的实现。 全文索引 首先是数据库中数据的搜集,搜索引擎的自动信息搜集功能分两种: 一种是定期搜索,即每隔一段时间(比如Google一般是28天),搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序,对一定IP地址范围内的互联网网站进行检索 1.3 搜索引擎能解决什么问题 高效查询数据(运用多种算法查询数据,查询速率是毫秒级别,无论是千万条数据还是上亿的数据) 比较容易,将普通的数据库切换成搜索引擎比较容易。 1.4 搜索引擎的应用场景 数据库达到百万数据级别的时候 要求检索时效性、性能要求高,Ms级响应 1.5 Solr 接下来看在平常的互联网中搜索引擎的应用Solr。那么什么是Solr呢?

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    MySQL 从零开始:07 数据搜索搜索

    `通配符2.2 `_`通配符3、正则表达式检索3.1 基本字符匹配3.2 进行OR匹配3.3 匹配几个字符之一3.4 匹配范围3.5 匹配特殊字符3.6 匹配字符类3.7 匹配多个实例3.8 定位符 数据库表中包含了很多数据 通常会根据特定的条件来提取出表的子集,此时我们需要指定搜索条件(search criteria),搜索条件也叫作过滤条件(filter condition)。 ------+------------+---------------+---------------+ 1 row in set (0.00 sec) 虽然通配符很有用,但这种功能是有代价的:通配符搜索的处理一般比其他搜索所花时间更长 注意以下几点: 不要过度使用通配符; 确实需要通配符时,除非绝对必要,否则不要把它们用在搜索模式的开始处。把通配符置于搜索模式的开始处,搜索起来最慢。 本节内容我们采用 MySQL 8 自带的数据库(world)中的数据表(city)。 3.1 基本字符匹配 .

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    游戏数据分析

    变量选择 通过网络数据获取,得到游戏数据指标如下所示: ? 游戏数据分析的整体思路 第一步;数据文件获取(1.导入数据 2.查询结构 3.更改结构 4.汇总变量信息); 第二步;数据预处理(1.剔除缺失值2.变量转换与衍生 3.读出处理好的数据观察和可视化4.汇总变量类型 (2)游戏产品的高频使用用户的定义:是否游戏高频用户的定义:对游戏使用量进行中位数划分,如果大于中位数是高频用户,低于中位数是低频用户 上述数据源可用于分析的问题面有: (0): 高频游戏用户和低频游戏用户的影响因素是什么 数据选择:2010~2016年的游戏数据 变量指标选择:游戏名称、平台名称、发布年份、游戏类型、发布公司、北美销售额、欧洲销售额、日本销售额、其它地区销售额、全球销售额、评价分数、游戏评价量、用户评分、 使用测试集数据对综合预测模型,评估精确度、召回率。 模型的优化方法主要可在以下几个方面进行: 1. 获取更多的游戏指标数据 2.

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    Elasticsearch存储geo数据搜索

    "location": { "type": "geo_point" } } } } }' 添加数据 "marketName": "真北商场", "location": { "lat": 41.12, "lon": -71.34 } }' 添加数据 "points_only": true } } } } }' 添加数据 "type": "point", "coordinates": [121.392496,31.245827] } }' 查询指定geo 1KM范围内的geo数据信息

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    搜索 ES 数据写入原理

    无论在开源还是专有领域,Lucene 可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库,并通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性,从而让全文搜索变得简单。 Elasticsearch 不仅仅是 Lucene 和全文搜索,我们还能这样去描述它: 分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索 分布式的实时分析搜索引擎 可以扩展到上百台服务器,处理 PB 级结构化或非结构化数据 三、新文档写入流程 3.1 数据模型 如图 一个 ES Index (索引,比如商品搜索索引、订单搜索索引)集群下,有多个 Node (节点)组成。每个节点就是 ES 的实例。 这时候数据还没到 segment ,是搜不到这个新文档的。数据只有被 refresh 后,才可以被搜索到。 注意: Translog 没有被清空,为了将 segment 数据写到磁盘 文档经过 refresh 后, segment 暂时写到文件系统缓存,这样避免了性能 IO 操作,又可以使文档搜索到。

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    为什么搜索引擎总是改变游戏规则?

    ,而这个变化又会带来哪些影响,因此,总是有人讲,搜索引擎总是改变游戏规则。 74.jpg 那么,为什么搜索引擎总是改变游戏规则? 根据以往针对搜索引擎研究的经验,我们将通过如下内容阐述: 理由非常简单:我们经常所谓百度改变游戏规则主要是指搜索引擎算法的调整,其目的只有一个,那就是更好的满足用户搜索需求,并且不断提升用户体验。 对于搜索引擎而言,它会充分的挖掘用户的兴趣偏好,而基于对方的搜索需求,展现合适的页面给到用户,对于SEO从业者而言,我们需要不断的思考,如何配置有针对性的元素给到自己的网站,使得搜索引擎在调用相关数据信息的时候 总结:百度搜索总是改变游戏规则,并不是一件不理想的事情,相反,只有不断的改变与提升,才能更好的为用户服务,而上述内容,仅供参考。

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    Elasticsearch 数据搜索篇 转

    API ES提供了两种搜索的方式:请求参数方式 和 请求体方式。 ,total是全部的满足的文档数目,hits是返回的实际数目(默认是10) _score是文档的分数信息,与排名相关度有关,参考各大搜索引擎的搜索结果,就容易理解。  由于ES是一次性返回所有的数据,因此理解返回的内容是很必要的。它不像传统的SQL是先返回数据的一个子集,再通过数据库端的游标不断的返回数据(由于对传统的数据库理解的不深,这里有错还望指正)。 pretty' -d ' { "query": { "match_all": {} }, "sort": { "balance": { "order": "desc" } } }' 执行搜索 上面了解了基本的搜索语句 在ES中,你可以在一次搜索查询的时间内,即完成搜索操作也完成聚合操作,这样就降低了多次使用REST API造成的网络开销。 下面就是通过terms聚合的简单样例: ?

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    数据结构与算法 - 排序与搜索排序与搜索

    文章来源:数据结构与算法(Python) 排序与搜索 排序算法(英语:Sorting algorithm)是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法。 选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上,则它不会被移动。 4.快速排序 快速排序(英语:Quicksort),又称划分交换排序(partition-exchange sort),通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小 ,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。 8.搜索 搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的,因为该项目是否存在。

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    Python抓取数据_python抓取游戏数据

    分析要抓取的数据的格式,本实例中就要分析标题和简介这两个数据所在的标签的格式。分析要抓取的页面编码的格式,在网页解析器部分,要指定网页编码,然后才能进行正确的解析。 执行爬虫:进行数据抓取。 分析目标 1、url格式 进入百度百科python词条页面,页面中相关词条的链接比较统一,大都是/view/xxx.htm。 新建html_outputer.py,作为写出数据的工具。 2、网络数据流的编码 比如获取网页,那么网络数据流的编码就是网页的编码。需要使用decode解码成unicode编码。 ,python解释器会用gbk编码去解析我们的网络数据流str,然而str是decode过的unicode编码,这样的话就会导致解析不了,出现上述问题。

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    游戏数据抢先看

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