一種用於尋找有效路徑的演算法。
乙個7×5大小的迷宮，綠色的格仔是起點，紅色格仔是終點，中間三個藍色格仔是牆。這裡對於a*尋路的描述做了很大的簡化。實際場景中可能會遇到斜向移動、特殊地形等等因素，有些時候需要對openlist中的方格進行重新標記。
遊戲的規則是從起點開始，每一步只能上下左右移動一格，且不能穿越牆壁。如何讓ai用最少的步數到達終點？
引入兩個集合和乙個公式：
openlist：可到達的格仔
closelist：已到達的格仔
f=g+h ：對格仔價值的評估，其中g代表從起點走到當前格的成本，也就是走了多少步，h代表從當前格走到目標格的距離(不考慮障礙)。f值越小越好。
第一步：把起點放入openlist
openlist：node(1,2)
第二步：找出openlist中f值最小的方格，即唯一的方格node(1,2)作為當前方格，並把當前格移出openlist，放入closelist。代表這個格仔已到達並檢查過了。
closelist：node(1,2)
第三步：找出當前格上下左右所有可到達的格仔，看它們是否在openlist當中。如果不在，加入openlist，計算出相應的g、h、f值，並把當前格仔作為它們的「父親節點」(為了確定最終路線)。
openlist：node(1,1) node(0,2) node(2,2) node(1,3)
closelist：node(1,2)
round1 ~ 第一步：找出openlist中f值最小的方格，即方格node(2,2)作為當前方格，並把當前格移出openlist，放入closelist。代表這個格仔已到達並檢查過了。
openlist：node(1,1) node(0,2) node(1,3)
closelist：node(1,2) node(2,2)
round2 ~ 第二步：找出當前格上下左右所有可到達的格仔，看它們是否在openlist當中。如果不在，加入openlist，計算出相應的g、h、f值，並把當前格仔作為它們的「父親節點」。
}//如果終點在openlist中，直接返回終點格仔
if (find(openlist, end) != null)
}//openlist用盡，仍然找不到終點，說明終點不可到達，返回空
return null;
}
迷宮尋路（A星尋路演算法）
題目 假設我們有乙個7 5大小的迷宮，如下圖所示，綠色格仔表示起點，紅色的格仔表示終點，中間的3個深灰色格仔表示障礙物。請找到一條從起點到終點最短的路徑。解題思路 需要引入兩個集合和乙個公式，如下 具體步驟 把起點放入openlist 檢查openlist中是否有值，如果沒有則無法到達終點，結束尋路...
A 尋路演算法
問題 由於遊戲中尋路出了個小問題 玩家尋路到乙個死角後在那邊不停的來回跑,就是無法越過障礙物,就研究了下a 尋路演算法以解決這個問題 研究了幾天,自己寫了個demo這裡給出總結 原理 a 演算法給出的是權值最優的路徑而不是最短路徑 權值有f g h來表示 啟發式函式如下 f p g p h p h值...
A 尋路演算法
a 演算法是靜態環境下求最短路徑的不二之選，由於是啟發式搜尋，比dijkstra 深搜廣搜要快的多啦。a 也算是我第一次接觸的移動機械人演算法，csdn上的科普文章也不少，但我作為乙個機械的小白，實現出來還是小有成就感滴。今天抽空和大家分享一下原始碼，開發環境win7 64 opengl vs201...