关于A*的构想

最新推荐文章于 2025-09-01 17:02:31 发布

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#AStar #四叉树 #优化 #A

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本文详细介绍了A*寻路算法的原理及其伪代码实现，并提出了两种优化思路：一是通过四叉树缩小寻路范围；二是改进开启列表的维护方式以提高效率。

一、原理及伪代码实现

A Star 算法的具体作用可以忽略不表了，基本上想用的都知道，不知道的基本上不在乎。

具体伪代码如下：

void FindPath(Point[,] maps, Point start, Point end)
    {
        openList.Clear();//开启列表，就是一个等待检查方格的列表
        closeList.Clear();//闭合列表，不需要再次检查的方格

        openList.Add(start);//添加起始点至待检查
        bool isFound = false;

        while (openList.Count > 0)
        {
            //通过F=G+H寻找开启列表中最靠谱节点
            var temStart = GetMinCostInOpen();
            openList.Remove(temStart);//找到后加入闭合列表
            closeList.Add(temStart);

            //寻找该节点周围节点,除不可访问节点和已访问节点
            var neighbors = GetNeighbors(temStart);
            foreach (var neighbor in neighbors)
            {
                if (openList.Contains(neighbor))
                {
                    //如果开启列表中已有该节点，通过比较到起始点距离（因为
                        //到结束点距离不会改变）
                    int c = neighbor.TryGetCostToStart(temStart);
                    if (c < neighbor.g)
                    {
                        //如果小于原花费，则更新花费，并重设父节点为当前节点
                        neighbor.SetParent(temStart);
                    }
                }
                else
                {
                    //如果开启列表不包含该节点，则加入并设置父节点
                    openList.Add(neighbor);
                    neighbor.SetParent(temStart);
                }
            }

            if (openList.Contains(end))
            {
                //如果开启列表中已包含结束点则证明找到
                isFound = true;
                break;
            }
        }

        //通过isFound判断是否找到，已找到后可以根据结束点父节点倒推路劲
    }

至于具体的原理及意义可参考：理解A*寻路算法具体过程

二、优化构想

Astar作为寻路算法应用十分广泛，但是，如果在一个超大的地图上、多人同时寻路中，超长距离的寻路对性能的消耗十分严重，因为它需要遍历格子，还需要维持开启列表找到最小值，So，关于Astar的优化，个人做了两点考虑，

1，缩小寻路块

2，更方便的维持开启列表

对于第二点，个人的考虑是，在搜索到周围节点加入开启列表时，维持开启列表从小到大的有序性。具体做法是用一种算法控制查找等的消耗时间，比如，用二叉树控制插入的节点，使父节点永远小于子节点，或者直接使用折半查找等，怎么高兴怎么来，最后看疗效决定。

对于第一点，个人目前的的做法是使用四叉树进行场景管理。首先在处理完地图以后，进行四叉树的构建和场景合并：某一层次下叶节点全可通过则标记该节点可通过，反之亦然。在寻路的过程中，首先确定起始点所在的节点，通过节点进行寻路，具体做法同Astar。这样，假如我们就算最底层的长度为2，我们也相当于把地图缩小了四倍。但有一点，我们创建四叉树时，节点的坐标一般选择所表示的区域中心点，所以用来做寻路的也是该区域的中心点。也就是或出现具体执行路径时是这种情况：玩家从当前所在位置——>玩家所在节点的中心点——>正常寻路——>结束点所在节点的中心点——>结束点。开始和结束都要去节点中心点，这个在短距离寻路中，会有绕行的感觉，所以，不适合短距离寻路...T.T

个人的实际代码未整理有些凌乱暂时就不贴了，效率自测，应该不会辜负你的期望。