apio2011寻路

2026-08-04

bzoj 2304 [Apio2011]寻路 Dij+模拟+恶心建图

[Apio2011]寻路 Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MBSubmit: 624 Solved: 193[Submit][Status][Discuss] Description TooDee是一块二维格子状的土地(就像著名的笛卡尔坐标系那样) ,在这里生活着很多可爱的Dee.Dee是像蜜蜂一样的小动物,它们只在二维活动,而且它们非常的文明开化.TooDee 的蜂窝和正常世界的蜂窝也是很不一样的,它们是矩形的且它们的边平行于TooDee的地理坐标

bzoj 2304: [Apio2011]寻路【spfa】

我是智障*3,读优写错了调了半天没发现= = 虽然是个最短路却有网络流一般的神建图啊. 首先发现在拐角处转弯是最优的,于是先离散化,然后矩形的四个顶点向距离它最近的上下左右点连边,跑spfa即可. 就是难写啊,还要判断无解:st在矩形里:dis[t]=inf #include<iostream> #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> #include<algorithm> #incl

bzoj AC倒序

Search GO 说明:输入题号直接进入相应题目,如需搜索含数字的题目,请在关键词前加单引号 Problem ID Title Source AC Submit Y 1000 A+B Problem 10983 18765 Y 1036 [ZJOI2008]树的统计Count 5293 13132 Y 1588 [HNOI2002]营业额统计 5056 13607 1001 [BeiJing2006]狼抓兔子 4526 18386 Y 2002 [Hnoi2010]Bounce 弹飞绵羊 43

[APIO2011]

来自FallDream的博客,未经允许,请勿转载,谢谢. ------------------------------------------------------ A.[Apio2011]方格染色 Sam和他的妹妹Sara有一个包含n × m个方格的表格.她们想要将其的每个方格都染成红色或蓝色.出于个人喜好,他们想要表格中每个2 × 2的方形区域都包含奇数个(1 个或 3 个)红色方格.例如,右图是一个合法的表格染色方案(在打印稿中,深色代表蓝色,浅色代表红色) . 可是昨天晚上,有人已

一步一步开发Game服务器（五）地图寻路

目前大多数使用的寻路算法有哪些? 目前市面上大部分游戏的寻路算法是A*,或者B*. A*通常所说的是最优算法也就是寻找最短路径.B*碰撞式算法也就是,也就是不断的去碰撞能走就走,不管是不是绕路.当然以上都是我的理解. 我这里只描述一下A*算法的一部分. 通常A*算法分为四方向和八方向计算. 现目前的游戏方式来看不管是2D还是2.5D,还是3D,几乎都采用8方向方式,也有游戏是采用360°点位方式. 本文重点剖析8方向的. 先来看一个效果图图中你看到的图案表示非阻挡地区,其余是阻挡地区. 绿色的

A星寻路算法介绍

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

地图四叉树一般用在GIS中，在游戏寻路中2D游戏中一般用2维数组就够了

地图四叉树一般用在GIS中,在游戏寻路中2D游戏中一般用2维数组就够了四叉树对于区域查询,效率比较高. 原理图

A*寻路算法探究

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

A*寻路算法

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,

MMORPG大型游戏设计与开发（服务器游戏场景聊天管道和寻路器）

又快到双十一,又是不少同仁们出血的日子,首先希望大家玩的开心.我曾经想要仔细的剖析场景的的每个组件,就像这里的聊天管道与寻路器,但是仔细阅读别人代码的时候才发现元件虽小但是实现并不简单,因为有些东西还没有完全想明白我就暂时不说其具体的实现过程,但是我会保证这些文章在后面会不断更新,同时也希望对这方面有兴趣和经验的朋友们能够指正.聊天这个我们都知道,因为它几乎成了游戏或是生活中不可或缺的一部分,那么什么是寻路器?我想未必大家都知道什么是寻路器,不过我可以告诉大家的是你在游戏中自动寻路这个功能就是由

A star 寻路

大白话说一下几个点: 通俗的来说,其实就是以一个规则来从A点走到B点. 怎么来判断我们走的格子是一个合适的格子? 就是靠一个规则来计算,这个规则就是估价函数. 估价函数: 常用:曼哈顿算法 F = G + H G:表示从起点 A 移动到网格上指定方格的移动耗费 (可沿斜方向移动). H:表示从指定的方格移动到终点 B 的预计耗费 G值的计算: 假定:左右上下方向的移动产生的耗费是10 那么在斜方向的移动耗费就是左右上下方向耗费的根号2 倍,就是14咯 H值的计算: (H 有很多计算方法,

unity自带寻路Navmesh入门教程（三）

继续介绍NavMesh寻路的功能,接下来阿赵打算讲一下以下两个例子,先看看完成的效果: 第一个例子对于喜欢DOTA的朋友应该很熟悉了,就是不同小队分不同路线进攻的寻路,红绿蓝三个队伍分别根据三条路线进攻. 第二个例子是动态的控制道路的开关.当吊桥打开时,道路不通,当吊桥放下时,道路可以通行. 先来说说第一个例子吧,第一个例子其实很简单,只需要在之前两节的基础上修改一下层的设置就可以了. 先来分析一下我们的地形,为了做这个例子,我准备了两个plane分别作为我方基地和地方基地,然后用plane

unity自带寻路Navmesh入门教程（二）

上一节简单介绍了NavMesh寻路的基本用法,这次来介绍一下稍微复杂一点点的高低落差以及跳跃的做法,首先来看看这次的目标: 由于博客相册上传GIF有限制,所以我把整个过程切开了2部分上传,第一部分是爬楼梯,第二部分是横向跳跃和往下跳落不管是爬楼梯,还是跳跃,NavMesh都是通过了OffMeshLink来做的.创建OffMeshLink的方法有两种,接下来会通过制作上面的例子来进行说明: 为了做这个例子,我们预先在场景里面准备了一些物体:摄像机是必须的,一个作为地面的Plane,然后是F1

unity自带寻路Navmesh入门教程（一）

说明:从今天开始,我阿赵打算写一些简单的教程,方便自己日后回顾,或者方便刚入门的朋友学习.水平有限请勿见怪.不过请尊重码字截图录屏的劳动,如需转载请先告诉我.谢谢! unity自从3.5版本之后,增加了NavMesh寻路的功能.在此之前,unity用户只能通过第三方插件(如Astar寻路插件)等做寻路功能.阿赵我也使用过A*寻路插件,A*的原理并不复杂,有兴趣的朋友可以自己百度一下.不过由于不是自带的功能,所以在设定网格和烘焙的过程难免会出现很多不便.NavMesh作为unity自带的功能,用法

A*寻路算法(JavaScript实现)

参考资料:http://www.cnblogs.com/zhoug2020/p/3468167.html http://www.cnblogs.com/lipan/archive/2010/07/01/1769420.html 代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title><

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:

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

RCP：gef智能寻路算法（A star）

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

Unity多单位战斗寻路问题的一种解决办法

Unity多单位战斗寻路问题的一种解决办法 Unity提供了NavMesh 导航组件 NavMesh是在实践中通用性最好的一种导航方式,但是Unity的实现并没有完全提供一个开放自由的API. 主要的麻烦是: 1.不能脱离Editor生成NavMesh. 2.NavMesh信息保存在场景中,必须随场景加载. 他的使用方式主要是在Editor阶段设定障碍关系. NavMeshAgent 作为移动单位来寻路 NavMeshObstacle 作为动态障碍 NavMeshAgent和NavMes

js实现A*寻路算法

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

apio2011寻路

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