現有的尋路演算法有許多， a* 尋路， 隨機尋路， 廣度優先的遍歷演算法，還有遺傳演算法尋路， 以上的演算法在網上介紹很多， 在這裡不詳細介紹了。 a* 是比較有名的尋路演算法， 簡單，高效， 但缺點也很明顯， 不穩定，且得到的解不是最優解， 特別是在路徑複雜的情況下，a* 得到的路徑與最優解的路徑相差很大。 廣度優先的遍歷演算法資源開銷極其巨大， 把所有的路找出來並比較一遍，開銷是難以想象的。
在遊戲開發的過程中， 如何取得高效且最優的路徑是相當重要的。 經過琢磨， 思路如下： 假設有乙個擁有無限複製能力的機械人， 開始尋找目標點， 每前進一步做乙個標記（標識該路已經被經過），如果遇到分叉路口，就複製自身， 丁字路口就複製2個，十字路口就複製3個，已經被經過的路不再重複經過， 無路可走（遇到障礙或者前面的路都已經被其他機械人經過）時， 原地銷毀； 有路走時，一直走，遇到路口就複製，如此重複， 直到找到目標點。
由於每個機械人都是複製品， 移動能力是相等的， 所以最先找到目標點的機械人所經過的路徑肯定是最優解！
**建模如下：
測試所用的圖形渲染如下：
測試窗體**：
如果想看一下尋路的步驟，可以去掉窗體中的注釋， 一步一步觀察尋路的過程。
測試結果：
上面採用的演算法，可以算是廣度遍歷尋路演算法的乙個變種， 不再重複走已經走過的路徑， 並且不需要做很多搜尋和開銷， 通過競爭的方式來取得最優解。
在遊戲中， 可能路徑不會那麼簡單， 有些路比較難走，象沼澤、沙漠， 經過的路需要耗費的移動點數很多， 有些路比較好走， 象已經開闢的馬路，不太需要耗費移動點數， 這樣的情況下， 我們需要對該演算法進行一些改變。
首先， 我們建立一張帶耗費移動力權值的地圖表， 0 不可走， >=1 為需要耗費的移動力權值
原理如下： 假設有乙個擁有無限複製能力的機械人， 開始尋找目標點， 每前進一步做乙個標記（標識該路已經被經過），如果遇到分叉路口，就複製自身， 丁字路口就複製2個，十字路口就複製3個，已經被經過的路不再重複經過， 無路可走（遇到障礙或者前面的路都已經被其他機械人經過）時， 原地銷毀； 有路走時，一直走，每個座標點耗費的時間為地圖表對應的權值，遇到路口就複製，如此重複， 直到找到目標點， 優先找到目標的機械人的路徑為最佳路徑。
對 snode 類進行改造，
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/// 尋路結點
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public class node
對 wayfinder 也進行改造：
圖形渲染觀察類：
窗體**：
效果如下：
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