什么是A*寻路算法?

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比如像这样子:



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第一步:把起点放入OpenList


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第二步:找出OpenList中F值最小的方格,即唯一的方格Node(1,2)作为当前方格,并把当前格移出OpenList,放入CloseList。代表这个格子已到达并检查过了。


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第三步:找出当前格上下左右所有可到达的格子,看它们是否在OpenList当中。如果不在,加入OpenList,计算出相应的G、H、F值,并把当前格子作为它们的“父亲节点”。


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图中,每个格子的左下方数字是G,右下方是H,左上方是F。



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Round2 ~ 第一步:找出OpenList中F值最小的方格,即方格Node(2,2)作为当前方格,并把当前格移出OpenList,放入CloseList。代表这个格子已到达并检查过了。


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Round2 ~ 第二步:找出当前格上下左右所有可到达的格子,看它们是否在OpenList当中。如果不在,加入OpenList,计算出相应的G、H、F值,并把当前格子作为它们的“父亲节点”。


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为什么这一次OpenList只增加了两个新格子呢?因为Node(3,2)是墙壁,自然不用考虑,而Node(1,2)在CloseList当中,说明已经检查过了,也不用考虑。



Round3 ~ 第一步:找出OpenList中F值最小的方格。由于这时候多个方格的F值相等,任意选择一个即可,比如Node(2,3)作为当前方格,并把当前格移出OpenList,放入CloseList。代表这个格子已到达并检查过了。


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Round3 ~ 第二步:找出当前格上下左右所有可到达的格子,看它们是否在OpenList当中。如果不在,加入OpenList,计算出相应的G、H、F值,并把当前格子作为它们的“父亲节点”。


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剩下的就是以前面的方式继续迭代,直到OpenList中出现终点方格为止。这里就仅用图片简单描述了,方格中数字表示F值:


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public Node aStarSearch(Node start, Node end) {
// 把起点加入 open list  
   openList.add(start);
//主循环,每一轮检查一个当前方格节点
   while (openList.size() > 0) {
// 在OpenList中查找 F值最小的节点作为当前方格节点
       Node current = findMinNode();
// 当前方格节点从open list中移除
       openList.remove(current);
// 当前方格节点进入 close list
       closeList.add(current);
// 找到所有邻近节点
       List<Node> neighbors = findNeighbors(current);
for (Node node : neighbors) {
if (!openList.contains(node)) {
//邻近节点不在OpenList中,标记父亲、G、H、F,并放入OpenList
               markAndInvolve(current, end, node);
}
}
//如果终点在OpenList中,直接返回终点格子
       if (find(openList, end) != null) {
return find(openList, end);
}
}
//OpenList用尽,仍然找不到终点,说明终点不可到达,返回空
   return null;
}

什么是A*寻路算法?



几点说明:


1.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。


2.截图中的小游戏可不是小灰开发的,而是一款经典的老游戏,有哪位小伙伴玩过吗?




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原文始发于微信公众号(程序员小灰):什么是A*寻路算法?

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