A*寻路的底层实现是什么算法

2024-09-01

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><

系统 : Windows xp 程序 : crackme4 程序下载地址 :http://pan.baidu.com/s/1nu452xN 要求 : 注册机编写使用工具 : OD & IDA 可在“PEDIY CrackMe 2007”中查找关于此程序的破文,标题为“一个简单CrackMe的破解”. 老规矩,先用IDA载入程序,查看字串表得到关键字串“You cracked the CFF CrackMe #4 ! Please send your solution to aci”.定位字串调

mysql索引底层的数据结构和算法

1. 为什么要用索引索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要. 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级. 索引相当于字典的音序表,如果要查某个字,如果不使用音序表,则需要从几百页中逐页去查. 索引定义: 帮助mysql高效获取数据的排好序的数据结构索引一般以文件形式存储在磁盘上,索引检索需要磁盘I/O操作.与主存不同,

炸弹人游戏开发系列（7）：加入敌人，使用A*算法寻路

前言上文中我们实现了炸弹人与墙的碰撞检测,以及设置移动步长来解决发现的问题.本文会加入1个AI敌人,敌人使用A*算法追踪炸弹人. 本文目的加入敌人,追踪炸弹人本文主要内容开发策略加入敌人实现寻路算法重构本文最终领域模型高层划分演示本文参考资料回顾上文更新后的领域模型查看大图开发策略首先实现“加入敌人”功能.通过参考“炸弹人游戏开发系列(4):炸弹人显示与移动“中的实现,可以初步分析出需要加入敌人图片.敌人帧数据和精灵数据.敌人精灵类EnemySprite.敌人层E

寻路算法之A*算法详解

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

PathFinding.js 寻路类神器

最近有打算写个迷宫玩玩,无意中发下了这个库,很强大!又是开源在github的,并且有一个相当酷的demo.这个库不仅支持浏览器端的运行,而且可以运行在node.js上.怎么用到服务器上这里就不涉及了,主要还是翻译一下官方的demo. 一.基本应用首先我们要定义一个二维的图 var grid = new PF.Grid(width, height); //这里的两个参数定义了图的长和宽然后我们可以设置这个图中一些不能走的节点,用setWalkableAt函数 grid.setWalkableA

（一）juc线程高级特性——volatile / CAS算法 / ConcurrentHashMap

1. volatile 关键字与内存可见性原文地址: https://www.cnblogs.com/zjfjava/category/979088.html 内存可见性(Memory Visibility)是指当某个线程正在使用对象状态而另一个线程在同时修改该状态,需要确保当一个线程修改了对象状态后,其他线程能够看到发生的状态变化. 可见性错误是指当读操作与写操作在不同的线程中执行时,我们无法确保执行读操作的线程能适时地看到其他线程写入的值,有时甚至是根本不可能的事情. 定义线程类Threa

散列算法－MD5

信息摘要技术把明文内容按某种规则生成一段哈西值,即使明文消息只改动了一点点,生成的结果也会完全不同. MD5(Message-digest algorithm 5)就是信息摘要的一种实现,它可以从任意长度的明文字符串生成128位的哈希值. 摘要哈希生成的正确姿势是什么样呢?分三步: 1.收集相关业务参数. 2.按照规则,把参数名和参数值拼接成一个字符串,同时把给定的密钥也拼接起来.之所以需要密钥,是因为攻击者也可能获知拼接规则. 3.利用MD5算法,从原文生成哈希值.MD5生成的哈希值是128位

图像的点运算----底层代码与Halcon库函数

最基本的图像分析工具----灰度直方图.使用直方图辅助,可以实现4大灰度变换,包括线性灰度变换(灰度拉伸).灰度对数变换.灰度伽马变换.灰度分段线性变换:使用直方图修正技术,可以实现2大变换,包括直方图均衡化和直方图规定化. 一.灰度直方图灰度直方图分为一般灰度直方图和归一化灰度直方图,灰度直方图统计图像中各个灰度级出现的次数,而归一化的灰度直方图统计的是各个灰度级出现的频率.因此,灰度直方图通常在定量上,有总体像素个数以及各个灰度像素个数:在定性上,可以看出整体灰度动态范围,即对比度与亮度.

RVO算法

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ad33d350102xqal.html 简介在介绍VO,RVO之前,需要先介绍路径规划. 对Agent进行路径规划,实际上要完成的任务就是让Agent从点A无碰撞地移动到点B.而路径规划的过程是层次化的,其基本框架大致如下: High level: dijkstra等算法. Low level: VO, RVO, ORCA等底层避障算法. High level: 通过dijkstra算法,得到路径为: 教学楼→饭堂→体育馆→图书

一文搞定十大经典排序算法（Java实现）

本文总结十大经典排序算法及变形,并提供Java实现. 参考文章: 十大经典排序算法总结(Java语言实现) 快速排序算法—左右指针法,挖坑法,前后指针法,递归和非递归快速排序及优化(三路划分等) 一.排序算法概述 1.定义将杂乱无章的数据元素,通过一定的方法按关键字顺序排列的过程叫做排序. 2.分类十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序: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),因此称为非线性时间比较类排序. 线性时间非比较类排序:不通过比较

KNN算法和实现

KNN要用到欧氏距离 KNN下面的缺点很容易使分类出错(比如下面黑色的点) 下面是KNN算法的三个例子demo, 第一个例子是根据算法原理实现 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import operator # 已知分类的数据 x1 = np.array([,,]) y1 = np.array([,,]) x2 = np.array([,,]) y2 = np.array([,,]) scatter1 = plt.scatte

CAS 算法与 Java 原子类

乐观锁一般而言,在并发情况下我们必须通过一定的手段来保证数据的准确性,如果没有做好并发控制,就可能导致脏读.幻读和不可重复度等一系列问题.乐观锁是人们为了应付并发问题而提出的一种思想,具体的实现则有多种方式. 乐观锁假设数据一般情况下不会造成冲突,只在数据进行提交更新时,才会正式对数据的冲突与否进行检测,如果发现冲突了,则返回给用户错误的信息,让用户决定如何去做.乐观锁适用于读操作多的场景,可以提高程序的吞吐量. CAS CAS(Compare And Swap)比较并交换,是一种实现了乐观锁

ceph 的crush算法 straw

很多年以前,Sage 在写CRUSH的原始算法的时候,写了不同的Bucket类型,可以选择不同的伪随机选择算法,大部分的模型是基于RJ Honicky写的RUSH algorithms 这个算法,这个在网上可以找到资料,这里面有一个新的特性是sage很引以为豪的,straw算法,也就是我们现在常用的一些算法,这个算法有下面的特性: items 可以有任意的weight 选择一个项目的算法复杂度是O(n) 如果一个item的weight调高或者调低,只会在调整了的item直接变动,而没有调整的it

SSL/TLS协议详解(上)：密码套件，哈希，加密，密钥交换算法

本文转载自SSL/TLS协议详解(上):密码套件,哈希,加密,密钥交换算法导语作为一名安全爱好者,我一向很喜欢SSL(目前是TLS)的运作原理.理解这个复杂协议的基本原理花了我好几天的时间,但只要你理解了底层的概念和算法,就会感觉整个协议其实很简单.在学习SSL运作原理的过程中,我获益匪浅.回想起在大学期间学到的密码学,那段时间学习它们可是一件很无聊的事.现在,我开始明白老师为什么要让我学习加密的算法,因为密码学可以让我们的生活变得更加轻松.在这里,我想分享我所学到的一切,当然,我希望这对你

【c++ Prime 学习笔记】第10章泛型算法

标准库未给容器添加大量功能,而是提供一组独立于容器的泛型算法算法:它们实现了一些经典算法的公共接口泛型:它们可用于不同类型的容器和不同类型的元素利用这些算法可实现容器基本操作很难做到的事,例如查找/替换/删除特定值.重排顺序等 10.1 概述大多数算法定义在algorithm头文件中,另外一组数值算法定义在numeric头文件中标准库算法不直接操作容器,而是遍历两个迭代器指定的元素范围指针就像内置数组上的迭代器,故泛型算法也可操作内置数组和指针 find算法: 作用:将范围中每一个元

聊聊并发（六）——CAS算法

一.原子类 1.CAS算法强烈建议读者看这篇之前,先看这篇初识JUC 的前两节,对原子性,原子变量,内存可见性有一个初步认识. CAS(Compare and Swap)是一种硬件对并发的支持,针对多处理器操作而设计的处理器中的一种特殊指令,用于管理对共享数据的并发访问,是硬件对于并发操作共享数据的支持.它是一个原子性的操作,对应到CPU指令为cmpxchg.它是一条CPU并发原语. CAS包含了3个操作数:内存值V,比较值A,更新值B.当且仅当V == A时,V = B,否则不执行任何操作

（待补充）diff 算法解析

今天,学习React的时候,底层提到了 diff算法,顺藤摸瓜, 也发现了VUE也使用了diff算法. mark一下,后续补充 infoq-VUE-diff算法 react-diff算法

服务器使用recast navigation

在3D MMO或者其他类型的游戏中,通常需要进行寻路处理,地图针对寻路有多种方案,比如划分格子,凸多边形等,本篇介绍一种比较常用的navigation mesh的方式来进行寻路.不过整套navmesh的算法比较复杂,没有深入的研究写不出来,我们使用网上开源的解决方案,google的recast方案.我们使用的开发环境是win7 + vs2013. 一.服务器端recast的安装和使用 1.先从github上面下载recast的源代码 2. 源代码下载下来之后,需要我们自己进行编译,recast使

Spark 生态系统组件

摘要: 随着大数据技术的发展,实时流计算.机器学习.图计算等领域成为较热的研究方向,而Spark作为大数据处理的“利器”有着较为成熟的生态圈,能够一站式解决类似场景的问题.那你知道Spark生态系统有哪些组件吗?下面让我们跟着本文一同了解下这些不可或缺的组件.本文选自<图解Spark:核心技术与案例实战> Spark 生态系统以Spark Core 为核心,能够读取传统文件(如文本文件).HDFS.Amazon S3.Alluxio 和NoSQL 等数据源,利用Standalone.YARN

别语言之争了，最牛逼的语言不是.NET，也不是JAVA!

谁都不用说,博客园明显的偏.NET,C#的讨论一出现,推荐讨论热火朝天,而发点JAVA的东西,应者寥寥.一旦有出现两大派系的竞争,那绝对是头条.每天都看,早就麻木了. 研二的我浸淫.NET已经三四年,开发了大小不少项目,积累了数万行代码.刚入门时,仅仅是因为它做界面方便:后来的我,对.NET几乎痴迷,和很多人一样,有些语言宗教信仰,心想着手握.NET手刃仇人,自己积累了大量的类库,也就这么一步步的走过来了.所以我博客全是.NET,没有一篇JAVA. 大公司以C++和JAVA为主,因为他们担心高昂