寻路算法A*, JPS（跳点搜索）的一些杂谈

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寻路算法A*, JPS（跳点搜索）的一些杂谈

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…

python实现的跳点寻路算法（JPS）

原理参考论文代码已提交到git(https://github.com/YYRise/find_path/blob/master/jps.py)…

JPS/JPS+ 寻路算法

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…

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…

用简单直白的方式讲解A星寻路算法原理

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*寻路算法的探寻与改良（三）

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,…

关于A*寻路算法的认识

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…