A*算法的3D寻路仿真图

2024-09-07

数据结构与算法——图（游戏中的自动寻路-A*算法）

在复杂的 3D 游戏环境中如何能使非玩家控制角色准确实现自动寻路功能成为了 3D 游戏开发技术中一大研究热点.其中 A*算法得到了大量的运用,A*算法较之传统的路径规划算法,实时性更高.灵活性更强,寻路结果更加接近人工选择的路径结果. A*寻路算法并不是找到最优路径,只是找到相对近的路径,因为找最优要把所有可行路径都找出来进行对比,消耗性能太大,寻路效果只要相对近路径就行了. 1.A* 算法的原理(如显示不全刷新重试) 我们假设在推箱子游戏中人要从站里的地方移动到右侧的箱子目的地,但是这

算法：Astar寻路算法改进，双向A*寻路算法

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:

WPF绘制深度不同颜色的3D模型填充图和线框图

原文:WPF绘制深度不同颜色的3D模型填充图和线框图在机械测量过程中,测量的数据需要进行软件处理.通常测量一个零件之后,需要重建零件的3D模型,便于观察测量结果是否与所测工件一致. 重建的3D模型需要以填充图和线框图两种方式切换显示,其中填充图的材质需要根据不同深度进行着色,线框图需要消隐(不能透视).以圆柱为例,如下图: 由于WPF对DirectX进行了封装,并构建出一套简单的3D绘图框架,因此我们可以快速的创建所需要的3D模型,便于像我这样的对三维计算机图形学不太了解的人进行开发. 关于W

基于HTML5的燃气3D培训仿真系统

最近上线了的基于HTML5的燃气3D培训仿真系统,以前的老系统是采用基于C++和OpenGL的OpenSceneGraph引擎设计的,OSG引擎性能和渲染效果各方面还是不错的,但因为这次新产品需求要求能运行多移动终端,多年前基于MFC封装OSG的老系统架构也实在该退休了,这年头找能维护MFC这种古董级GUI的靠谱人也非易事. 系统最终采用HT for Web的3D框架实现,项目中的程序员也很高兴有这样的机会终于摆脱维护MFC老系统的宿命,虽然大家都只有C++的开发经验,对HTML/CSS/JS并

一组神奇的 3D Gif 动图

本文由极客范 - 黄利民翻译自 mymodernmet.欢迎加入极客翻译小组,同我们一道翻译与分享.转载请参见文章末尾处的要求. 虽然 gif 动图/动画似乎是无处不在现在了,但有些聪明人已经把 gif 动图的视觉体验提高了一个层级.在一组图片上仔细添加一组纯色(通常是白色)的竖线,就产生了一个令人难以置信的立体效果了.当图中人物或物体移动到前景(foreground),他们似乎要穿过屏幕,直击看客. 添加的白条是跨入前景的视觉标记.一旦物体“进入”线条前面,就挡住了白条,看客的大脑立即把画

CSS3之3D轮播图

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>3D轮播图</title> <style> *{ margin: 0; padding: 0; } body{ background: url("images/jacky/bg.jpg") no-repeat; backgro

Expm 10_2 实现Ford-Fulkerson算法，求出给定图中从源点s到汇点t的最大流，并输出最小割。

package org.xiu68.exp.exp10; import java.util.ArrayDeque; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; public class Exp10_2 { //实现Ford-Fulkerson算法,求出给定图中从源点s到汇点t的最大流,并输出最小割. public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated meth

jQuery自适应-3D旋转轮播图

3D旋转轮播图本例源于(站长之家实例http://sc.chinaz.com/jiaoben/170215391070.htm) 其他相似示例(https://www.cnblogs.com/incredible-x/p/9688333.html) 自己研究重写了一遍. 一.先写静态的初始样式的css和html.我用的是 550x300的大小一致的 5张图片,代码可拓展为三张.四张.甚至大于五张.如图是静态效果: 图后的代码是静态时的样式html和css. <!DOCTYPE html> &

为什么我要放弃javaScript数据结构与算法（第九章）—— 图

本章中,将学习另外一种非线性数据结构--图.这是学习的最后一种数据结构,后面将学习排序和搜索算法. 第九章图图的相关术语图是网络结构的抽象模型.图是一组由边连接的节点(或顶点).学习图是重要的,因为在任何二元关系都可以用图来表示. 任何社交网络都可以用图来表示. 我们还可以用图来表示道路.航班以及通信状态一个图 G= (V,E)由以下元素组成. V:一组顶点 E:一组边.连接V中的顶点由一条边连接在一起的顶点称为相邻顶点.比如,A和B 是相邻的,A和D是相邻的,A和C是相邻的,A和E是

3D星形贴图

3D星形贴图: /** * * *---------------------* * | *** 3D星形贴图 *** | * *---------------------* * * 编辑修改收录:fengzi(疯子.wu341.wgq341) * * 不会写代码,我是代码搬运工. * * 联系方式:QQ(493712833). * * 随笔: https://www.cnblogs.com/fengziwu/ * * 版权协议:请自觉遵守LGPL协议,欢迎修改.复制.转载.传播给更多需要的人.

图论算法（一）存图与STL第六弹——vector容器

图论算法(一)存图我发现我的博客阅读量贼低,问小伙伴们,ta们都说这些博客太长了QAQ! 今天来个短亿点的(也短不了多少……) 进入正题,图论究竟是什么? 图论就是给你一张图,让你在这张图上进行各种操作,但是我们要进行操作之前,要先明白图是什么. 如果你还不了解图是什么,我这里稍微BB一两句,如果你已经了解了图是什么,请直接去第二部分! Part 1:图是什么我们先看一张图片: 假设有1,2,3,4,5五座城市, 我们用5个标号的圆圈(1,2,3,4,5)来表示这5个城市. 其中有一些城市之

基于HTML5的WebGL呈现A星算法的3D可视化

http://www.hightopo.com/demo/astar/astar.html 最近搞个游戏遇到最短路径的常规游戏问题,一时起兴基于HT for Web写了个A*算法的WebGL 3D呈现,算法基于开源 https://github.com/bgrins/javascript-astar 的javascript实现,其实作者也有个不错的2D例子实现 http://www.briangrinstead.com/files/astar/ ,只不过觉得所有A*算法的可视化实现都是平面的不够

算法：Astar寻路算法改进

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

Hark的数据结构与算法练习之若领图排序ProxymapSort

算法说明若领图排序是分布排序的一种. 个人理解,若领图排序算是桶排序+计数排序的变异版,桶排序计数排序理解了,那么若领图排序理解起来就会比较容易.区别其实就是存储中间值的方式做了调整…… 话说,这个代码我写的很烂很吃力,而且写好几个小时才写好,再次证明我的资质真的很差哟... 好了,结合代码大概说一下流程,其实主要是希望将来我自己再看到后能很快的回忆出思路... 1.找出待排数组的最大值(20-25行代码). 2.根据最大值,建立计数数组,并对待排数组每个值进行计数(28-31行代码)(这个计

北京地铁换乘算法(二维坐标系，图的深度搜索)开源下载Android源码、性能最优解

距离2012年11月2日下午2:05:31 已经过去158751270这么多秒了,不小心暴露了我的当前时间. java代码贴出来. private static long gettimelong() { long result = new Date().getTime() - new Date("2012/11/02 14:05:31").getTime(); return result / 1000; } 接下来是介绍北京地体换乘算法的最优解,比如程序随便运行一下是这样的result

基于 HTML5 Canvas 的 3D 模型贴图问题

之前注意到的一个例子,但是一直没有沉下心来看这个例子到底有什么优点,总觉得就是一个 list 列表,也不知道右边的 3d 场景放两个节点是要干嘛,今天突然想起来就仔细地看了一下这个例子的代码,实际操作中应该还是有用处的,就跟大家分享一下. 本例地址: http://hightopo.com/guide/guide/core/listview/examples/example_custom.html 实现图如下,看起来略有点简陋,但是可以自己天马心空增加或者更改成你需要的东西: 首先,创建场景,H

3d轮播图（另一种方式，可以实现的功能更为强大也更为灵活，简单一句话，比酷狗优酷的炫）

前不久我做了一个3d仿酷狗的轮播图,用的技术原理就是简单的jquery遍历+css样式读写. 这次呢,我们换一种思路(呵呵其实换汤不换药),看到上次那个轮播吗?你有没有发现用jquery的animate来写的话(酷狗那轮播样式6个其实还好),如果很多的话呢?会怎样,是不是得写一大坨?这显然不是我们想要的,那怎么办呢?其实既然是样式嘛,那我们就可以封成一个css类,一个类名,我们动态的把这些类名给添加给对应的位置即可,代码简单很多.先上一个gif吧. 单纯的不用js的h5+css3也是可以有很强大

3d轮播图——类似酷狗的轮播

说到轮播图,其实只要是跟web开发相关的无论是前端后端应该都不陌生,各种各样的轮播图,从以前的单纯的平面山水画遮盖滑动或滚动,到Jquery的animate甚至是h5+css3,各种炫酷的轮播图更是层出不穷,其实它们看着都很炫酷,但实际实现的原理很简单,我们来试着扒一扒看看: 以下我要说的轮播图呢,是这样的: 那具体是怎么实现的呢? 先给你看张图,看似很炫酷的轮播图实际上的这样的: 或者说是这样的: 好了,它跟以往的拖ul或上浮下沉不同,它最大的特点是样式是被保存起来了,再在下一个规定好的时间帧

八大排序算法详解（动图演示思路分析实例代码java 复杂度分析适用场景）

一.分类 1.内部排序和外部排序内部排序:待排序记录存放在计算机随机存储器中(说简单点,就是内存)进行的排序过程. 外部排序:待排序记录的数量很大,以致于内存不能一次容纳全部记录,所以在排序过程中需要对外存进行访问的排序过程. 2.比较类排序和非比较排序比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序. 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较

Python的可视化包 – Matplotlib 2D图表(点图和线图,.柱状或饼状类型的图),3D图表(曲面图，散点图和柱状图)

Python的可视化包 – Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表.Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发,因为在函数的设计上参考了MATLAB,所以叫做Matplotlib. 1. 2D图表Matplotlib中最基础的模块是pyplot.先从最简单的点图和线图开始,比如我们有一组数据,还有一个拟合模型,通过下面的代码图来可视化. a.点图和线图 x=[0,1,

【算法系列学习】巧妙建图，暴搜去重 Counting Cliques

E - Counting Cliques http://blog.csdn.net/eventqueue/article/details/52973747 http://blog.csdn.net/yuanjunlai141/article/details/52972715 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm&

A*算法的3D寻路仿真图

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