本路由继承自AbstactRouter,参数只有EditPart(编辑器内容控制器),gridLength(寻路用单元格大小),style(FLOYD,FLOYD_FLAT,FOUR_DIR). 字符集编码为GBK,本文只做简单的代码解析,源码戳我 如果源码不全,可以联系本人. 算法实现主要有三: 1.Astar单向寻路 2.地图预读 3.弗洛伊德平滑算法 Astar寻路的实现: ANode minFNode = null; while (true) { minFNode = findMinNo…

早前写了一篇<RCP:gef智能寻路算法(A star)> 出现了一点问题. 在AStar算法中,默认寻路起点和终点都是N x N的方格,但如果用在路由上,就会出现问题. 如果,需要连线的终点并不在方格的四角上,就产生了斜线.于是我们可以对终点附近的点重新做一点儿处理,源码如下所示: int size = points.size(); if (size < 3) return; points.removePoint(size - 1); Point pointN1 = points.ge…

寻路算法有非常多种,A*寻路算法被公觉得最好的寻路算法. 首先要理解什么是A*寻路算法,能够參考这三篇文章: http://www.gamedev.net/page/resources/_/technical/artificial-intelligence/a-pathfinding-for-beginners-r2003(英文) http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.html(中文) http://www.cnblo…

整理硬盘的时候,发现我早些年写的A星寻路算法.特放上来,待有缘人拿去,无递归噢,性能那是杠杠的. 码上伺候 public class Node { public int X { get; set; } public int Y { get; set; } public int G { get; set; } public int H { get; set; } public int F { get; set; } public Node parentNode { get; set; } publ…

在此把这个算法称作B* 寻路算法(Branch Star 分支寻路算法,且与A*对应),本算法适用于游戏中怪物的自动寻路,其效率远远超过A*算法,经过测试,效率是普通A*算法的几十上百倍. 通过引入该算法,一定程度上解决了游戏服务器端无法进行常规寻路的效率问题,除非服务器端有独立的AI处理线程,否则在服务器端无法允许可能消耗大量时间的寻路搜索,即使是业界普遍公认的最佳的A*,所以普遍的折中做法是服务器端只做近距离的寻路,或通过导航站点缩短A*的范围. 算法原理  本算法启发于自然界中真实动物的寻…

前言 复习下寻路相关的东西,而且A star寻路在游戏开发中应用挺多的,故记录下. 正文 迪杰斯特拉算法 说起A*得先谈谈Dijkstra算法,它是在BFS基础上的一种带权值的两点最短寻路贪心算法. 算法步骤 0.初始化图,输入起点,将所有点到起始点的距离设置为∞. 1.将起始点OriginNode记录为已访问,并从OriginNode开始将周围的点加入到待遍历列表中,更新到达这些点的距离,并将他们的父节点设置为起始点OriginNode. 2.如果待遍历列表不为空,则从列表中取出到达距离最小的…

背景 继上一篇三角网格Dijkstra寻路算法之后,本篇将继续介绍一种更加智能,更具效率的寻路算法-A*算法,本文将首先介绍该算法的思想原理,再通过对比来说明二者之间的相同与不同之处,然后采用类似Dijkstra方式实现算法,算法利用了二叉堆数据结构,最后再通过一些小实验的效果展示其寻路效果. 搜索方法之启发式搜索 我们知道之所以Dijkstra算法并不高效,即使采用了好的数据结构优化,原因在于访问的节点数量太多.而A*相比于Dijkstra的优势就在于利用了更多的信息.访问更少的节点.为了方便…

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. 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.稍后,会有一篇教程,展示如何在Cocos2D…

A*寻路算法探究 A*算法常用在游戏的寻路,是一种静态网路中求解最短路径的搜索方法,也是解决很多搜索问题的算法.相对于Dijkstra,BFS这些算法在复杂的搜索更有效率.本文在U3D中进行代码的测试和验证.  未完待续-- 1.原理: A*通过开启集合和关闭集合对路径点收集并进行启发式函数的过滤和筛选以达到最优解的目的. 一般利用原理公式:f(n)=g(n)+h(n),其中 f(n) 是从初始经由状态n到目标状态的代价估计,g(n) 是在从初始状态到状态n的实际代价,h(n) 是从状态n到目标…

对于初学者而言,A*寻路已经是个比较复杂的算法了,为了便于理解,本文降低了A*算法的难度,规定只能横竖(四方向)寻路,而无法直接走对角线,使得整个算法更好理解. 简而言之,A*寻路就是计算从起点经过该点到达终点的路程,并使得总路程达到最小值,因此引入一个公式: F=G+H: 其中,F是从起点经过该点到达终点的总路程,G是起点到达该点的“已走路程”,H是该点到达终点的“预计路程”. 文本规定只能横竖(四方向)寻路,那么设置G=1,那么如果计算H的值? 由于H是预计路程,则在计算H时将不考虑障碍点,…