寻路算法整理

最新推荐文章于 2025-02-11 20:42:58 发布
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文章标签： 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BillHsu1024/article/details/3851778
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本文整理了《Programming Game AI by example》中的寻路算法，包括深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、Dijkstra算法和A*算法。DFS能找出路线但非最优，BFS则能找到最优路径但效率较低。Dijkstra采用贪心策略，而A*结合启发因子实现了更快的寻路速度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

整理自《Programming Game AI by example》

1.DFS
优先深入每个图，直到找到目标节点
往往可以找到到达路线，可往往不是最优的。
09-1-23-DFS.JPG


2.BFS
广度优先地寻找目标节点。
往往可以找到最优路径，但耗时多。
09-1-23-BFS.JPG


3.Dijkstra
使用了贪心（原文中称为“边放松”）
速度较快
09-1-23-Dijkstra.JPG


4.A*
与Dijkstra相似，使用启发因子(F=G+H)，速度是以上算法里最快的。
可以看看：
http://hi.baidu.com/probill/blog/item/80

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BillHsu1024
关注
寻路算法（BFS，DFS， A*寻路）
weixin_45583482的博客
12-04 4622
博主真的有段时间没写博客了，主要这段时间在练内功（算法和数据结构），因此就没有写博客了。这次用两个小时写出了寻路算法，算是对之前博主学习进程的一个交待吧。 我们回归正题，BFS和DFS是我们遍历链表树图等等数据结构时候的一种方法，而寻路换句话说就是从起点遍历到终点的过程。（我就不介绍寻路方面的最基础的问题，大家如果需要从头了解的话可以看其他人的博客） 我先默认大家已经了解并掌握了BFS和DFS的基本概念；广度遍历和深度遍历。即使用队列和栈遍历的两种方法。 1，保存路径 寻路算法相比于我们平常使用BFS，DF
java 寻路算法_游戏中的寻路算法解析
weixin_29845919的博客
03-07 1001
游戏角色的自动寻路，已经是游戏中一个历史比较悠久的领域，较为成熟也有很多种实现。这里摘录一句后面所提的参考资料中的描述：“业内AI开发者中有一句话：“寻路已不是问题。”我们有针对各种寻路问题的各种解决办法，只不过不常使用而已。“实际应用中寻路算法里里面还是有挺多讲究的，如果寻路在游戏中占了很大比重，是有很多相应优化的方式和空间的，可以特别关注。以下内容主要是查阅了网上很多资料文档后整理出的内容，比...
A*寻路算法总结
qq_29762941的博客
09-15 756
眼馋了很久的A*寻路算法终于掌握了。。。 一、关于A*寻路首推该篇文章，看完就懂了。漫画算法|什么是A*寻路算法？ 这里对于A*寻路的描述做了很大的简化。实际场景中可能会遇到斜向移动、特殊地形等等因素，有些时候需要对OpenList中的方格进行重新标记。 二、补充一下A*算法与BFS还有与dijkstra算法的区别： 三、A*算法总结： 四、算法具体实现： ...
A*寻路详解
最新发布
enternalstar的博客
02-11 948
搜索最基本的思路是穷举搜索，例如广度优先和深度优先搜索，但当搜索空间过大，也即可能性太多时，最好可以提供一种方式，对可能性做筛选，减少搜索空间，进而提高搜索效率。常用的说法是cost，从一个点到另外一个点的成本，通常成本就是距离的度量，在机器学习中，还会加上其他因素的度量，寻路算法中只有距离度量。通常来说，搜索是一步步进行的，每一步会将新的可能加入到待处理队列中，如果每一步都从当前可能中选择一个最优的结果，这就是贪心的。游戏中通常需要最快找到该路径（A*算法），而不是找到最短的路径（Dijkstra算法）
寻路算法：找到NPC最好的行走路径
博文视点（北京）官方博客
11-29 3969
引言：寻路就是一个看似简单问题的解：给定点A 和B，AI 该怎么智能地在游戏世界中行走？这个问题的复杂来自于实际上A 和B 之间存在大量的路径可走，但只有一条是最佳的。只是找到一条两点之间的有效路径是不够的。理想的寻路算法需要查找所有可能的情况，然后比较出最好的路径。 本文将从搜索空间，可接受的启发式算法、贪婪最佳优先算法进行探讨。搜索空间的表示最简单的寻路算法设计就是将图作为数据结构。一个图包...
寻路算法.
unber的博客
06-28 125
图的寻路算法也可以通过深度优先遍历 dfs 实现，寻找图 graph 从起始 s 点到其他点的路径，在上一小节的实现类中添加全局变量 from数组记录路径，from[i] 表示查找的路径上i的上一个节点。首先构造函数初始化寻路算法的初始条件，from = new int[G.V()] 和 from = new int[G.V()]，并在循环中设置默认值，visited 数组全部为false，from 数组全部为 -1 值，后面对起始节点进行 dfs 的递归处理。...
寻路算法实践1
Siliphen Labs
02-09 6420
最近一段时间学了 Qt , Boost , 图论基础算法 后，就做了这个练习作品。 本程序是为了测试，从点S到点D是否有通路。如果有通路，那么路径都是什么 最短的路径又是什么。    先上运行时的效果图吧。 （可执行程序和源代码下载在本帖末尾）       点击左下角的“开始搜索”按键后，就会按照按钮右边的组合框中选择的算法来搜索从S到D的路径。 目前实现的算法有：DF
20210812-A星寻路算法.rar
09-07
《二叉树实战运用：A*寻路算法详解》 在计算机科学中，二叉树是一种基础且重要的数据结构，广泛应用于搜索、排序、文件系统等领域。而在游戏开发、路径规划等场景，A*（A-Star）寻路算法是解决寻路问题的一种高效...
仿照 游戏算法整理 算法一：A*寻路初探 写了一段代码
05-27
在本文中，我们将深入探讨游戏开发中的一个重要算法——A*寻路算法，并通过代码实现来增强理解。A*算法是一种广泛应用的路径搜索方法，尤其在游戏场景中，它能高效地找到两个点之间的最短路径，同时考虑到路径的成本...
B-Star寻路算法进阶剖析（数据结构+思路拓宽）
Koweico的博客
07-11 4304
关于b星算法的初步了解，可以从以下文章入手 一种高效的寻路算法 - B*寻路算法 我们了解到了b星算法的基本思路就是贪心思想+攀爬障碍，本文从数据结构方面（以c#为例）和算法思路的重新整理回顾b星算法。 个人编写的c#实现的b星算法（正常方法的两个ui版本）： 一、正常b星算法相关数据结构 正常b星算法：一步一步前进，遇到障碍则多条路径同时前进，利用判断语句判断是否撞过墙和方向判断方法来确定下一步的位置。 1.存储地图和障碍，以及遍历历史。 我们可以采用传统的二维int类型数组或者二维bool类型数组。 p
寻路算法
qq_29569995的博客
12-08 255
原题地址：https://www.codewars.com/kata/5326ef17b7320ee2e00001df/train/ruby 地图中只有一条可行路线。例如：map = [[true, false], [true, true]];solve(map, {'x'=>0,'y'=>0}, {'x'=>1,'y'=>1}) # Should return ['right', 'd
A*寻路算法
08-22
实现的功能： 1 把open队列中的元素移到close队列中，表示起始节点已经走过了，那么接下来应该走哪一步呢？ * 2 把起始位置周围的 8 个点都找出来 并且 计算出 估价函数值最低的那个元素 那么这个元素就是接下来要走的这步 * 3 接下来走的这步确定了 那么就又该把这个位置的点移动到 close队列中，然后继续找周围的点 并且进行估价
10种寻路算法
Gyp郭小帅的博客
09-09 6426
这也是一种适用于带权重的图的寻路算法，但与Dijkstra算法不同的是，Bellman-Ford可以处理图中存在负权重边的情况。：这是一种使用启发式方法来指导搜索过程的寻路算法，通常用于找到从起点到目标点的最短路径。：这是一种递归算法，它沿着图的深度遍历路径，直到找到目标或到达无法进一步前进的位置。：这种算法会扩展所有的节点，即按宽度优先的顺序，因此它通常用于搜索无权重图。：这是一种适用于带权重的图的寻路算法，它会找到从起点到所有其他点的最短路径。：这是一种用于寻找所有顶点对之间的最短路径的算法。
寻路算法 之 A*寻路
01-08 1422
A*寻路是游戏设计使用比较频繁的寻路算法，主要原理是将平面划分为多个网格，来进行目标查找。 图例说明： 结果： 开始搜索： 启发式搜索：启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一 个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置 进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径， 提到了效率。 在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。
寻路算法——A*算法
Mr.CHEN专栏
06-02 4763
2 寻路算法——A*算法剖析2.1 A*算法简介原文链接：http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp原作者文章链接：http://www.policyalmanac.org/games/aStarTutorial.htm搜索区域假设有人想从A点移动到一墙之隔的B点，如下图，绿色的是起点A，红色是终点B，蓝色方块是中间的墙。图1...
A* 寻路算法
朝着梦想前行。
02-03 3556
写在前面 再来填一个坑。之前一直说要写的A* 终于有空补上了，本篇博客首先会介绍最基础的A* 实现，在简单A* 的基础上，尝试实现稍复杂的A* 算法（带有高度信息的地形，允许对角线寻路等）。 A*算法简介 本博客不准备探讨A* 算法的原理，这里仅仅对A*算法做一个简单介绍，对具体原理感兴趣的同学请查阅相关资料。 A* 算法是一种启发式搜索算法。本质上来讲，可以算作是广度优先搜索算法的改
寻路算法浅析
qq_26726107的博客
03-08 4683
很多游戏特别是rts，rpg类游戏，都需要用到寻路。 在游戏中，我们经常想找到从一个位置到另一位置的路径。我们不仅在寻找最短的距离；我们还希望考虑旅行时间。 要找到此路径，我们可以使用图搜索算法，该算法在将地图表示为图时起作用。 A *是图形搜索的流行选择。广度优先搜索是最简单的图形搜索算法， 这篇文章会介绍广度游戏搜索，然后介绍Dijkstra算法，最后逐步提高到A * 目录 BFS（广度优先搜索） Dijkstra算法 贪婪优先搜索 A星算法浅析与实践 A星算法优化 B星todo 一、广度优先搜索（Br
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