最短路径 将地图存成二维数组,通过行列查找: 每一步都查找周围四个方向,或者八方向的所有点,放入开表: 是否边缘 是否障碍 是否已经在确定的路线中 计算每个方向上路径消耗,一般斜着走消耗小,收益大: 开表排序,筛选出最小消耗的点放入闭表,并将该点设置为新的起点,从开表中去除该点: 重复上面操作,直到起点=终点退出: 中间查找八个方向可移动点位时,需要将这些可移动点的父节点设置为起点,这样可通过最后筛选出的点,一层层找出最短路径: x步内可移动所有点位 将所有方向上可以移动的节点放入开表,同时放入

开发导航之前我看了一些A*(A-Star)算法的例子和讲解.没有求得甚解!不过也从A*(A-Star)算法中得到启发,写了一套自己的A*(A-Star)算法.当然,这不是真正(我也不知道)的A*(A-Star)算法,大家也只当这是一个傻瓜化的A*(A-Star)吧. 来点废话:首先,我得到一个要导航的任务,没有路网数据结构,没有算法要求,就是要自己完成一套路网数据(自己采集gps信息),并进行导航. 考虑到要采集数据所以,先要有采集出来数据的数据结构,数据结构又是根据算法需要来的,所以,我先打算

把网上的AStar算法的论述自己实现了一遍,一开始只是最基础的实现.当然,现在AStar算法已经演变出了各种优化的版本,这篇也会基于各种优化不断的更新. 如果对算法不熟悉可以看下Stanford的这篇文章,我觉得是讲解的十分仔细的了:http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/,也附上国内的翻译:http://blog.csdn.net/coutamg/article/details/53923717 讲讲我对上面这篇文章的理解: (1)A

在处理最短路径问题时,有一种启发式算法是我们应该了解的,由于其有着优秀的探索效率在各自现实项目中多有应用,它就是 A-star 算法,或  A*  算法. 个人观点: A*  算法并不保证找到的路径一定是最短路径,但该方法由于运算效率高所以使用较广.如果出发点和终点之间存在可到达路径,则使用A*算法必然会得到一条可达路径,但是不一定是最短路径,可以这么说  启发式算法 A* 在存在可达路径的问题中会以较高效率必然找到一条 较短路径. 由于 下文中提到的  h(n)  是用来评价节点n 到终点距离

摘自:http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/3994730.html A*算法的java实现 import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Stack; /** * @author pang * */ public class AStartPathFind { //前四个上下左右 public final static int[] dx = { 0, -1, 0, 1,

关于A*算法,很早就想写点什么,可是貌似天天在忙活着什么,可事实又没有做什么,真是浮躁啊!所以今晚还是来写一下总结吧! A*算法是很经典的只能启发式搜索算法,关于只能搜索算法和一般的搜索算法(例如DFS,BFS之类),在语言描述上的区别,我觉得用<代码大全>中的一句话描述的非常好:“驾驶汽车达到某人家,写成算法是:沿167号高速往南行至Puyallup,从XX出口后往山上开4.5英里,在一个杂货店旁边的红绿灯右转,接着在第一个路口左转,从左边的褐色大房子的车道进去就是:而启发式是:找出上一次我

以下的文章来至http://blog.csdn.net/debugconsole/article/details/8165530,感激这位博主的翻译,可惜图片被和谐了,所以为方便阅读,我重新把图片贴上方便阅读 注:图片来至原文 ------------------------------------------------------以下是内容-------------------------------------------------------------------- MulinB按:

A*的概念主意在于估计函数,f(n)=g(n)+h(n),f(n)是估计函数,g(n)是n节点的当前代价,h(n)是n节点的估计代价:而实际中,存在最优的估计函数f'(n)=g'(n)+h'(n),那么显然我们在A*的估计中,h(n)<=h'(n),否则你将搜不到最优解:(g(n)>=g'(n)我还不怎么清楚为什么啊,大多数情况是g(n)=g'(n),这个可以不用管吧..) 求s->t的第k短路, dist[x]为x->t的最短路 (这个只要反向建边,然后一次spfa,求出任意点到

消除算法图文详解 三消算法首要实现的就是找到所有三个或三个以上的可消除对象,但直接找到这些对象是不太现实的,所以我们要将需求拆分.可不可以先获取所有图案相连的对象,进而在获取三消对象,这个算法也是众多三消游戏的一致实现. 获取图案相同的所有相连对象 /// <summary> /// 填充相同Item列表 /// </summary> public void FillSameItemsList(Item current) { //如果已存在,跳过 if (sameItemsList

=.=好菜 #include <iostream> #include <cstdio> #include <string.h> #include <cstring> #include <queue> using namespace std; ; +; typedef long long ll; const ll INF = 1e15; int n,m,head[N],rehead[N],tot; struct node { int v,w,nex

关于导弹的飞行算法,网上有很多教程.简单算法无非是获取目标点的当前位置,然后导弹朝目标方向移动.高深点的,就是通过计算获取碰撞点然后朝着目标移动.如果你能看懂这个高深算法的话,可以去看原帖:http://game.ceeger.com/forum/read.php?tid=3919 需要注意的是,原帖存在错误.而且一些方法使用的不合理.下面是我整合后的代码,欢迎大家提出不同见解. 想要实现导弹的“拦截”功能,首先需要根据目标物体的速度,位置,导弹的速度,位置,计算出两者相交的预计点.然后导弹朝碰

写在前面:之前看过一点,然后看不懂,也没用过. 最近正好重构项目看到寻路这块,想起来就去查查资料,总算稍微理解一点了,下面记录一下自己的成果(哈哈哈 :> ) 下面分享几篇我觉得挺不错的文章 A*算法 A*寻路算法详细解读 ======================================================================================== 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点,但是这两点之间

http://blog.csdn.net/shanshanpt/article/details/8977512 这篇文章讲得不错. 所谓的启发函数,所谓权值之类(此处所谓的权值就是路劲的长度).YES,我们需要OPEN表中权值F最小的那个点!为什么呢,当然是权值越小,越靠近目标点咯! 对于权值我们设为F,那么F怎么计算到的!我们有两个项!G和H, G = 从起点A,沿着产生的路径,移动到网格上指定方格的路径耗费.H = 从网格上那个方格移动到终点B的预估移动耗费.这经常被称为启发式的.这样叫的原

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

AStar寻路算法是一种在一个静态路网中寻找最短路径的算法,也是在游戏开发中最常用到的寻路算法之一:最近刚好需要用到寻路算法,因此把自己的实现过程记录下来. 先直接上可视化之后的效果图,图中黑色方格代表障碍物,绿色的方格代表最终路线,红色方格为关闭列表,蓝色方格为开启列表:关于这一部分我会在稍后详细叙述.(可视化的实现部分我就不讨论了,这一篇主要说一下算法的实现) 一.算法原理 在描述具体算法逻辑之前,需要先理解几个基本概念: 启发式搜索:听起来很炫酷,其实很简单:想象你在一个九宫格的中间,你现

这种写法比较垃圾,表现在每次搜索一个点要遍历整个地图那么大的数组,如果地图为256*256,每次搜索都要执行65535次,如果遍历多个点就是n*65535,速度上实在是太垃圾了 简单说下思路,以后补充算法 优化重点在在open表和close表的遍历上,这两个地方优化后,astar会大量提速 close只用来查询所以可以用hash这样就避免了遍历 open首先用来查询是否有相同的点如果有会比较替换F值,其次用来遍历查询最小点,如果用优先级队列加hash可以减少2次遍历,但是相同点替换F值和父节点就

Unity里面整合了一个NavMesh功能,虽然让人又爱又恨. 但当你在其他地方需要这个NavMesh的数据时,就更让人欲罢不能了. 比如说服务器需要Unity的NavMesh数据时. 比如说你想将Unity的场景导出到其他引擎时,比如时下流行的H5.   最近我就碰到了这样一个需求,走了一些弯路,研究了Unity的NavMesh 将Unity的NavMesh数据导出 先说代码,我编写了一个导出脚本,将navmesh数据可以导出成一个obj,也可以导出成一个json文件 你可以用svn 获取代码

今天写一个连连看的游戏的时候,接触到了一些寻路算法,我就大概讲讲其中的A*算法. 这个是我学习后的一点个人理解,有错误欢迎各位看官指正. 寻路模式主要有三种:广度游戏搜索.深度优先搜索和启发式搜索. 广度优先搜索(Breadth First Search):又称为"宽度优先搜索"或"横向优先搜索",简称BFS. BFS的搜索模式是:从图中某节点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使得先被访问的节点

前段时间人工智能的课介绍到A*算法,于是便去了解了一下,然后试着用这个算法去解决经典的八数码问题,一开始写用了挺久时间的,后来试着把算法的框架抽离出来,编写成一个通用的算法模板,这样子如果以后需要用到A*算法的话就可以利用这个模板进行快速开发了(对于刷OJ的题当然不适合,不过可以适用于平时写一些小游戏之类的东西). A*算法的原理就不过多介绍了,网上能找到一大堆,核心就是估价函数 g() 的定义,这个会直接影响搜索的速度,我在代码里使用 C++/Java 的多态性来编写业务无关的算法模板,用一个

A* 寻路算法 (2011-02-15 10:53:11) 转载▼ 标签: 游戏 分类: 算法 概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易,但是对于初学者来说, A* 算法还是很复杂的. 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点,但是这两点之间被一堵墙隔开.如图 1 ,绿色是 A ,红色是 B ,中间蓝色是墙. 图 1 你应该注意到了,我们把要搜寻的区域划分成了正方形的格子.这是寻路的第一步,简化搜索区域,就像我们这里做的一样.这个特殊的方法把我们的搜索

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