A*是一个比较经典的启发式寻路算法.是基于dijkstra算法,但是加入了启发函数,使路径搜索效率更高.实现起来很简单.不过要做到通用性高,比如支持各种不同类型的地图,甚至不仅仅是地图,而是个图结构如解决拼图游戏N-puzzle会用到的,就需要多花点心思.用C++实现的话,可以使用模板来适应不同的需要.也可以使用类继承. template <typename NodeType, typename CostType, typename Heuristic> static vector<No

目录 概念 强迫邻居(Forced Neighbour) 跳点(Jump Point) JPS 寻路算法(Jump Point Search) 实现原理 示例过程 JPS+(Jump Point Search Plus) 预处理 示例过程 总结 参考 概念 JPS(jump point search)算法实际上是对A* 寻路算法的一个改进,因此在阅读本文之前需要先了解A*算法. A* 算法在扩展节点时会把节点所有邻居都考虑进去,这样openlist中点的数量会很多,搜索效率较慢. 例如在无遮挡情

转载自:http://www.raywenderlich.com/zh-hans/21503/a%E6%98%9F%E5%AF%BB%E8%B7%AF%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%BB%8B%E7%BB%8D 学习该算法,并添加自己的理解,注释 A*算法是Dijkstra算法和贪婪算法的综合,Dijkstra算法的缺点在于从起点全方位360地向外做广度优先搜索,导致遍历节点太多,速度较慢,优点是能够保证找到最优路径.贪婪算法总是选择看起来最优的路线前进,优点是速度很快,缺点是有可能

前言 在实际开发中我们会经常用到寻路算法,例如MMOARPG游戏魔兽中,里面的人物行走为了模仿真实人物行走的体验,会选择最近路线达到目的地,期间会避开高山或者湖水,绕过箱子或者树林,直到走到你所选定的目的地.这种人类理所当然的行为,在计算机中却需要特殊的算法去实现,常用的寻路算法主要有宽度最优搜索[1].Dijkstra算法.贪心算法.A*搜索算法.B*搜索算法[2].导航网格算法.JPS算法[3]等,学习这些算法的过程就是不断抽象人类寻路决策的过程.本文主要以一个简单空间寻路为例,对A*算法进

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,

早前写了一篇关于A*算法的文章:<算法:Astar寻路算法改进> 最近在写个js的UI框架,顺便实现了一个js版本的A*算法,与之前不同的是,该A*算法是个双向A*. 双向A*有什么好处呢? 我们知道,A*的时间复杂度是和节点数量以及起始点难度呈幂函数正相关的. 这个http://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/该网址很好的演示了双向A*的效果,我们来看一看. 绿色表示起点,红色表示终点,灰色是墙面.稍浅的两种绿色分别代表open节点和close节点:

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

这两天在做百度前端技术学院的题目,其中有涉及到寻路相关的,于是就找来相关博客进行阅读. 看了Create Chen写的理解A*寻路算法具体过程之后,我很快就理解A*算法的原理.不得不说作者写的很好,通熟易懂,图片也做的很好,可见作者在这上面是花了心思的.如果让我写,我是写不来这么好的. 唯一的不足就是,因为我学的是js,因此最后给我的源码我是用不了的......因此才有自己写一篇的打算,方面学习js人的学习.然而前面的描述我就借用他的了,因为如果然我的表达能力实在是太渣了. 简易地图 如图所示简

很多游戏特别是rts,rpg类游戏,都需要用到寻路.寻路算法有深度优先搜索(DFS),广度优先搜索(BFS),A星算法等,而A星算法是一种具备启发性策略的算法,效率是几种算法中最高的,因此也成为游戏中最常用的寻路算法. 直入正题: 在游戏设计中,地图可以划分为若干大小相同的方块区域(方格),这些方格就是寻路的基本单元. 在确定了寻路的开始点,结束点的情况下,假定每个方块都有一个F值,该值代表了在当前路线下选择走该方块的代价.而A星寻路的思路很简单:从开始点,每走一步都选择代价最小的格子走,直到达

A星寻路算法 1.准备一个close关闭列表(存放已被检索的点),一个open开启列表(存放未被检索的点),一个当前点的对象cur 2.将cur设成开始点 3.从cur起,将cur点放入close表中,然后将cur点四周不为障碍物的点放入open表中,并计算四周点的F.G.H值,设置点的父级为cur 4.依次检索open表中F值最小的点,如果出现多个F值最小的点,取离cur最近的点,并更新cur为最小的点,并将其从open表中删除 5.重复3-4步 结束条件:结束点被放入close表中,或者op

A*寻路算法的探寻与改良(三) by:田宇轩                                        第三分:这部分内容基于树.查找算法等对A*算法的执行效率进行了改良,想了解细化后的A*算法和变种A*算法内容的朋友们可以跳过这部分并阅读稍后更新的其他内容 3.1 回顾       你可以点击这里回顾文章的第二部分. 在我的上一篇文章中,我们探讨了如何用编程实现A*算法,并给出了C语言的算法实现,这一章内容中我们主要研究如何提高A*算法的执行效率.抛开时间复杂度的复杂计算,

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! A星算法简介: A*搜寻算法俗称A星算法.这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法.常用于游戏中的NPC的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算上. 实现原理: 可参考这两篇文章: http://www.raywenderlich.com/zh-hans/21503/a星寻路算法介绍 http://www.ray

最近要参加学校的APP比赛,我们组做的是一个3D迷宫的小APP,我负责的是迷宫的生成与寻路. 寻路算法选择的是A*寻路算法,具体参考的是下面的这篇博客. 本文主要是谈谈自己对A*算法的理解,具体细节,上文链接以及讲的很详细了. http://www.cnblogs.com/technology/archive/2011/05/26/2058842.html 关于A*算法的实现我是用的广度优先搜索这种比较常见的实现模式. 那么关于这两者之间的关系是怎么样呢? 个人理解的是A*算法其实是一种带有路径

A*寻路算法的探寻与改良(二) by:田宇轩                                                     第二部分:这部分内容主要是使用C语言编程实现A*,想了解A*算法的优化内容的朋友们可以跳过这部分并阅读稍后更新的其他内容 2.1 回顾        你可以点击这里回顾文章的第一部分. 在我的上一篇文章中,我们通过抽象的思维方式得出了A*算法的概念和原理,这一章内容中主要探讨如何用编程实现A*算法. 在数据结构与算法的学习中,每个算法都应该结合一定

A*寻路算法的探寻与改良(一) by:田宇轩                                                                    第一部分:这里我们主要探讨A*算法的基本概念和原理,对A*算法有一定了解的朋友们可以跳过并阅读稍后更新的其他部分 1.1 前言 这篇文章原来属于我的数据结构课设内容,这学期的数据结构和算法学习让我仿佛打开了新世界的大门,让我意识到优化美学和设计代码是这么有趣的事情,这是一种在编程语言之上抽象力量.因此我准备在博客园长期

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

前言:并在相当长的时间没有写blog该,我觉得有点"颓废"该,最近认识到各种同行,也刚刚大学毕业,我认为他们是优秀的.认识到与自己的间隙,有点自愧不如.我没有写blog当然,部分原因是由于工作.最初体验上有点欠缺,,原本国庆回去就要把这个寻路的功能改进一下,结果第一次去女朋友家了就没碰电脑,回上海来的第一个夜晚满脑子全是心事.早上凌晨四点就在床上辗转睡不着了,这个月随着项目的进行感觉压力也越来越大,上班时期天天六点多就醒了睡不着,希望挺过这段适应期. 关于寻路问题.在几个月之前一次面试

写在开始之前 最近突然对各路游戏的寻路算法很感兴趣,于是去学习了下游戏里的AI们是如何寻路的.网上相关内容很多,但同时有些说法也不一,制作自己的A* 算法时也有因不同的说法而困惑.整理多方资料并自己实践之后,以下是我对寻路算法,尤其是A* 算法的一些自己的总结.以下为自己的思考与想法,可能不准确之处,请指正. 我本次的模拟比较简单,下面简述一下模拟环境: 地图是棋盘式的格子地图: 各个点没有权值,或者说权值为1: 只能上下左右走,不支持斜着走: 未考虑终点被包住而到达不了的情况,发生此类情况时,