关于BFS的相关知识由于水平有限就不多说了,感兴趣的可以自己去wiki或者其他地方查阅资料。

这里大概说一下BFS寻路的思路,或者个人对BFS的理解:

大家知道Astar的一个显著特点是带有启发函数,换句话说,Astar尝试以人的思维来去寻找一段路径。而BFS则没有这种聪明劲,他看起来更中规中矩,老实巴交,更像是机器人的风格。

简单的说,BFS为了找到一条路径,他从起点开始,然后是身边的邻居,然后是邻居的邻居,一个一个的搜查,直到搜到终点(寻路成功),或者把整个地图搜索完(除非最后一个点就是终点,否则寻路失败)。

可能乍看上去BFS真的比较笨,但是他也并没有笨的不着边际,因为他最多把整个地图都搜一遍,这样,对于一张有限的地图,他寻找一段路径所花的时间也是相对的有一个上限。

但Astar则不同,Astar虽然看起来带有聪明劲,但是这种聪明只是一种自作聪明,有时候,对于一些设计特殊的地图,Astar要为自己的聪明付出很大的代价。比如带有半岛的地图。

总体上看,Astar在障碍越少的情况下寻路越快,而BFS则比较平缓,不管障碍多少,他快慢幅度并不大。

废话不多说,下面用代码来说明BFS的思路:

.public function tryFindPath(sx:int, sy:int, ex:int, ey:int):Boolean
.{
. var start:uint = getTimer();
.
. _startNode = _mapData.setStartNode(sx,sy);
. _endNode = _mapData.setEndNode(ex,ey);
.
. if(_startNode == _endNode) return false;
. if(!_endNode.walkable) return false;
.
. var i:uint=;
. _startNode.f = i;
. var queue:MinHeap = new MinHeap();
. queue.Enqueue(_startNode);
. var neighbor:Node;
. var testedNodes:Dictionary = new Dictionary();
.
. while(queue.size>)
. {
. var testNode:Node = queue.Dequeue() as Node;
. i++;
. var x:int,y:int;
. for(var dx:int=-;dx<=;++dx)
. {
. x = testNode.x + dx;
. for(var dy:int=-;dy<=;++dy)
. {
. y = testNode.y+dy;
. neighbor = _mapData.getNode(x,y);
. if(!neighbor) continue;
. if(!neighbor.walkable) continue;
. if(testedNodes[neighbor]) continue;
. testedNodes[neighbor] = true;
. neighbor.parent = testNode;
. neighbor.f = i;
. if(neighbor == _endNode)
. {
. return true;
. }
.
. queue.Enqueue(neighbor);
. }
. }
. }
. return false;
.}

这里并没有给出全部相关的源码,该方法只展示一个思路:

_mapData是对一个二维网格地图数据做了一个封装,包括设置起始点,终点,根据索引获取节点等。

Node是一个节点对象,他有xy的属性和一个f属性,跟Astar的代价属性类似。

queue是一个最小堆,他保证f值越小的Node对象越靠近队列的顶部。

testedNodes用来记录节点是否被搜寻过。

其寻路过程为:

1,将起点放入队列;

2,弹出队列中的最小代价的节点,搜寻他周围的有效节点(即存在,可走,而且没有被检查过),设置代价值,和父节点,如果这个节点就是终点,那么寻路成功,否则将此节点放入队列,在检查下一个邻居节点,如果所有的邻居节点都不是终点则进入3;

3,如果队列空了,那么说明所有的节点都检查过了,没有找到终点,否则继续2。

BFS的这种平缓特性在有些时候看起来似乎可以弥补Astar的缺陷,比如我们想在长程情况下采用BFS而短程的时候用Astar,但是这并不总是合适的,因为Astar并不是因为路程长才耗时,而是因为地形复杂,而地形复杂又没有一个可以衡量的指标,只能人为的去判断,所以最多我们通过人为的配置来选择寻路的方式。

BFS寻路算法的实现的更多相关文章

  1. A*寻路算法的实现

    原理:http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.html 算法理论请到原理这个传送门,代码中的注释,已经比较详细,所以我不会讲 ...

  2. Bug2算法的实现(RobotBASIC环境中仿真)

    移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航,而实现机器人自主导航有个基本要求--避障.之前简单介绍过Bug避障算法,但仅仅了解大致理论而不亲自动手实现一遍很难有深刻的印象,只能说似懂非懂.我不是天才,不 ...

  3. BFS寻路的AS3实现

    关于BFS的相关知识由于水平有限就不多说了,感兴趣的可以自己去wiki或者其他地方查阅资料. 这里大概说一下BFS寻路的思路,或者个人对BFS的理解: 大家知道Astar的一个显著特点是带有启发函数, ...

  4. Canny边缘检测算法的实现

    图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波.我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加强高频分量的作用.在空域运算中来说,对图像的锐化就是计算微分.由于数字图像的离散信号, ...

  5. java基础解析系列(四)---LinkedHashMap的原理及LRU算法的实现

    java基础解析系列(四)---LinkedHashMap的原理及LRU算法的实现 java基础解析系列(一)---String.StringBuffer.StringBuilder java基础解析 ...

  6. SSE图像算法优化系列十三:超高速BoxBlur算法的实现和优化(Opencv的速度的五倍)

    在SSE图像算法优化系列五:超高速指数模糊算法的实现和优化(10000*10000在100ms左右实现) 一文中,我曾经说过优化后的ExpBlur比BoxBlur还要快,那个时候我比较的BoxBlur ...

  7. 详解Linux内核红黑树算法的实现

    转自:https://blog.csdn.net/npy_lp/article/details/7420689 内核源码:linux-2.6.38.8.tar.bz2 关于二叉查找树的概念请参考博文& ...

  8. 详细MATLAB 中BP神经网络算法的实现

    MATLAB 中BP神经网络算法的实现 BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数.离散值或者向量的函数,这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法. 具体步骤   这里 ...

  9. Python学习(三) 八大排序算法的实现(下)

    本文Python实现了插入排序.基数排序.希尔排序.冒泡排序.高速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序的后面四种. 上篇:Python学习(三) 八大排序算法的实现(上) 1.高速排序 描写叙述 通过 ...

随机推荐

  1. 《Linux/Unix系统编程手册》读书笔记6

    <Linux/Unix系统编程手册>读书笔记 目录 第9章 这章主要讲了一堆关于进程的ID.实际用户(组)ID.有效用户(组)ID.保存设置用户(组)ID.文件系统用户(组)ID.和辅助组 ...

  2. pythonhttp

    import urllib.requestimport http.cookiejar from urllib.error import URLError,HTTPError import urllib ...

  3. How to: Write Object Data to an XML File

    This example writes the object from a class to an XML file using the XmlSerializer class. Namespace: ...

  4. [HDOJ2639]Bone Collector II(第k优01背包)

    题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2639 题意:求01背包的第k优解 dp(i, j)表示容量为j时的i优解 对于第二维的操作和01背包几 ...

  5. MongoDB 学习笔记(一)基础篇

    1.MongoDB 特点 面向集合存储,存储对象类型的数据方便 模式自由,不需要定义任何模式(schma) 动态查询 完全索引,包含内部对象 复制和故障恢复方便 高效的二进制数据存储 支持c# 平台驱 ...

  6. CentOS 安装 mono

    1. 安装EPEL 2. 安装软件包 yum install bison gettext glib2 freetype fontconfig libpng libpng-devel libX11 li ...

  7. some resource favor

    http://www.moxiemanager.com/getit/ : picture file manage with blur 可以和Tinymce结合使用完美实现WYSIWYG的效果 http ...

  8. linux 2.6up的设备和设备驱动模型

    在linux2.6 的设备和设备驱动模型构架中,所有的外部设备和驱动程序都挂在总线上 ,总线分为(usb   -- USB设备,PCI  -- PCI 设备 platform --   直接和处理器进 ...

  9. Linux setjmp longjmp

    /********************************************************************* * Linux setjmp longjmp * 说明: ...

  10. Maven 安装Jar包到本地仓库

    开始cmd: 例1: mvn install:install-file -DgroupId=Issues -DartifactId=beautyeye -Dversion=3.5 -Dpackagin ...