本文深入介绍了如何在实时战略（RTS）游戏中实现群体寻路，通过流场向量算法减少单独寻路的性能开销。首先，通过wavefront算法生成Heatmap，计算每个地图块到目标的最短路径距离。接着，基于Heatmap创建VectorField，确定每个块指向目标的向量。最后，角色利用VectorField进行导航，实现高效群体寻路。这种方法适用于处理大规模角色同时寻路的情况，但也可能存在路径非最优的问题。文章还提供了C++代码示例，并邀请读者加入游戏开发学习交流小组进一步探讨。
RTS里面经常会有很多角色，群体一起寻路到目的地附近，这种寻路是如何实现的，今天给大家详细的讲解基于流场寻路的算法。在本教程中，我将解释向量场寻路及其相对于Dijkstra等传统寻路算法的优势。对Dijkstra算法和势场的基本理解将有助于理解本文，但不是必需的。
寻路的问题有很多种解决方案，如AStar等, 每种寻路的方案都各有优缺点，大部分的寻路，都是角色要从A点走到B点，然后调用寻路算法找出一条路径出来。通常情况下这样是不会有问题的，但是对于像RTS这种游戏需要做群体寻路，从A点到B点一群角色走过去，如果每个角色都单独寻路，这样性能开销会比较大，所以今天我们为了解决这个问题，介绍基于流场向量的寻路。它的原理是把目标点的流场计算出来，所有移动的目标共用这个流量场。接下来本文讲详细的介绍流场寻路的核心技术与步骤。(本文是将地图基于网格来讲解的，你也可以用到其它的地方，不限于网格)。
基于流场寻路的算法的主要步骤
基于流场寻路的算法主要包含以下三个步骤:
(1) 遍历游戏地图种的每个块，计算出来当前块到目标的距离,称为"Heatmap"热度图;
(2) 为每个地图块，根据Heatmap生成一个向量场,指定了每个块到目标的方向 称为"Vector Field";
(3) 到目的地的每个角色，都共用这个向量
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