Unity寻路专题——回顾与优化（一）

    前言：Unity寻路专题还没有结束，还会有后续文章来讲比A*更高效的算法，当然那些算法的难度也会比较高，当然理解所花费的时间也更多，短期内可能会出一些关于优化的文章，让你知道能从哪些方面去优化算法。

今天先解决一些简单的优化，还是从最简单的BFS和DFS开始，我们已经知道了BFS和DFS的算法流程，然后进一步学习了Dijkstra算法，双向BFS算法，A算法。我们可以发现这三种算法都是从BFS演化来的，首先Dijkstra算法就是BFS在有权图的应用，简单来说就是BFS的寻路过程是没有距离这个概念的，每一步都是它周围的四个点，距离都一样。而Dijkstra则考虑了下一个点与当前点的距离大小。而A自然不用说，进一步优化了Dijkstra。双向BFS更不用说，名字就能看出来和BFS的关系。那你可能会问，这些寻路算法怎么都与BFS有关，和BFS同级的DFS难道就没有一个算法与它有关吗？今天就来介绍一个与DFS有关的算法——IDA*算法。

我们可以把地图的节点看做一颗多叉树，如图：DFS的过程就是先沿着左子树一直搜索下去，没有节点了就回溯，然后沿着第二条分支搜索下去.......,这里就有一个问题：要是地图很大导致左子树可以无限延伸下去，而我们要找的节点假设为图中的9，DFS就会一直在左子树搜索，根本找不到9这一节点。为了解决这一问题，我们可以在DFS的搜索过程中给它限制一个深度d，每次搜到第d层就回溯(前提是终点的深度要小于等于d)，当然光靠这一约束条件会存在很多重复搜索的点，这时候我们再利用A启发式搜索的特点。我们设计一个估价函数， 估算从每个状态到目标状态需要的步数。然后，以迭代加深DFS的搜索框架为基础，把原来简单的深度限制加强为:若当前深度+未来估计步数深度限制，则立即从当前分支回溯。这就是IDA算法。

基础框架： 在前面的DFS框架上，添加一个if语句判断，看当前节点的深度与maxDepth的关系： ①如果是大于关系，直接跳过当前节点，不做处理。 ②如果是等于关系，就看该点是不是终点，是就找到了路径，不是则同上处理。 ③如果是小于关系，再判断H(n)+当前深度与maxDepth的关系，如果大于就跳过。小于等于都进栈【H(n)为估值函数】

效果图：