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。...== 0) return false path.push(currAct) } } return true; } 分析 基于游戏本身的规则，这个算法是四方向的...此时js会进行转换，this转成string类型，就会去调用 toString() { return this.x + "," + this.y } 好吧，我承认是装逼写法而已。...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。
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...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） * * * 寻路流程...就用进一步的斜点，在直线搜索+斜向搜索，直到所有方向都完成 5.从openlist权值最低的节点进行搜索，直到openlist为空或者找到重点 * * * _和A 相比，优缺点：_* 1.使用JPS算法比...），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
---- 本期内容 视频作者： 西安电子科技大学 于建国 本期题目： 《【寻径合集】不良学习误区自我排查》 内容简介： 2020年教育部产学合作协同育人项目《学习误区自查》课程全系列回顾 点击小程序观看精彩视频
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...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） * * * 寻路流程...就用进一步的斜点，在直线搜索+斜向搜索，直到所有方向都完成 5.从openlist权值最低的节点进行搜索，直到openlist为空或者找到重点 * * * _和A 相比，优缺点：_* 1.使用JPS算法比...），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
---- 本期内容 视频作者： 西安电子科技大学 于建国 本期题目： 《【寻径10】“文科全靠背，理科要靠学？”》...内容简介： 在寻径系列的前九期内容中，于建国老师已经讲述了关于学习的五个层面，共十八个知识点，本期老师将把这些知识点串起来讲一下该如何使用。
深度寻路算法（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索图或树的算法。...深度寻路算法可以用递归和非递归两种方式实现。...递归实现 递归实现深度寻路算法比较简单，代码如下： def dfs_recursive(graph, start, visited): visited.add(start) print(...生成器实现 生成器实现深度寻路算法可以更加简洁地表示算法的本质，代码如下： def dfs_generator(graph, start, visited=set()): visited.add...以上三种实现方式都是正确的深度寻路算法，具体选择哪种方式取决于具体场景和个人偏好。
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
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。...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）。 那我们选下面的那个好了，就是起始方格右边的，下图所示的那个 ?
A星寻路算法详解 前言 A星寻路算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法，它可以应对包括复杂地形，各种尺度的障碍物以及不同地形的路径规划问题。...掌握A星寻路算法能够提高路径规划效率，应对各种复杂情况，并在实际应用中发挥重要作用。 算法原理 A星算法的核心公式为：F = G + H。算法正是利用这个公式的值来计算最佳路径。...A星寻路算法示例 我们规定，从起点出发，可以沿着网格线或者网格的对角线方向移动，每次沿着网格线朝上、下、左、右方向运动一格，距离记为10，朝着网格对角线方向运动一格，距离记为 \sqrt{2} ×10≈...我们再从终点开始，根据记录的父节点的指针，找到A星算法的最佳路劲。结果如下图所示： 第十三步 算法总结 A星算法是一种启发式搜索算法，它通过在地图上找到一条从起点到终点的路径来解决一些问题。...该算法通过启发式函数来评估每个节点，并选择具有最低 F 值的节点作为下一个要探索的节点。最终，该算法会找到一条最优的路径。
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。...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。...—————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
磁盘调度算法 磁盘调度算法比较常见的有以下四种： 先来先服务算法（FCFS） 最短寻道时间优先算法（SSTF） 扫描算法（SCAN） 循环扫描算法（CSCAN） ---- 先来先服务算法（FCFS，First...此算法的优点是公平、简单，且每个进程的请求都能依次地得到处理，不会出现某一进程的请求长期得不到满足的情况。但此算法由于未对寻道进行优化，致使平均寻道时间可能较长。...，其平均寻道距离较大，故FCFS算法仅适用于请求磁盘I/O的进程数目较少的场合。 ...---- 最短寻道时间优先(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，以使每次的寻道时间最短。但这种算法不能保证平均寻道时间最短。...---- 循环扫描算法（CSCAN） SCAN算法既能获得较好的寻道性能，又能防止“饥饿”现象，故被广泛用于大、中、小型机器和网络中的磁盘调度。
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。 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。...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。...第八步 现在目标方块在open列表中了，算法会把它添加到closed列表中： 然后，算法要做的所有事情就是返回，计算出最终的路径！
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....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。...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。这种往外扩展有些盲目。举一个例子。...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？...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。 启发式搜索算法利用估价函数，避免“跑偏”，贪心地朝着最有可能到达终点的方向前进。
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。...算法思路 Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略。 1.首先，声明一个数组dis来保存源点到各个顶点的最短距离和一个保存已经找到了最短路径的顶点的集合T。...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。 第一步： 建立dis数组和T数组。...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。...tuX = 6; # 设置原点到其他定点的各个距离 dis = copy.deepcopy(tuG[0]); def Dijkstra(G,v0): """ 使用 Dijkstra 算法计算指定点
---- 本期内容 视频作者： 西安电子科技大学 于建国 本期题目： 《【寻径01】拼命努力的她，却换来这样的成绩》 内容简介： 经常听到所谓“男生上了高中后就能轻松超越女生”的说法，而一些女生拼命努力后的结果也仿佛在应证这一点...本期是于建国老师“断墨寻径”系列的第一期内容，于老师将告诉我们这样的刻板印象并非因为天赋差异，只是因为对于学习的某些认知出现了偏差。
---- 本期内容 视频作者： 西安电子科技大学 于建国 本期题目： 《【寻径04】明明知识都学会了，为何还是犯错？》...本期是于建国老师“断墨寻径”系列的第四期内容，于老师将从知识的可泛化性及有效范围去讨论知识该如何使用。
---- 本期内容 视频作者： 西安电子科技大学 于建国 本期题目： 《【寻径02】只看书不做题，高考可以拿高分吗》 内容简介： 习惯了看书记笔记的同学有时候会发现用功了可学习却跟不上别人的步伐，询问学霸发现学霸的学习方法也是普普通通...本期是于建国老师“断墨寻径”系列的第二期内容，于老师将告诉我们两种学习方式“指令学习”以及“归纳学习”，以及两者的优劣和如何使用。
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。...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。...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。...A* 算法并不保证得到的路线是平滑的。为了解决这个问题，我们可以对转向进行惩罚。...A* 算法的在游戏中的实际应用可能会复杂得多。
这时就需要加入寻路系统来提供路径支持。 然而，事情并没有这么简单。...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。
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