對A 演算法的路徑進行優化

注：優化最終路徑，必然會對演算法耗時造成一定的影響。

search新增乙個引數，用來代替原本的break_gap常量巨集，在search中，清理記憶體時，將地圖資料恢復。

修改後的源**如下：

bool castar::search(int x, int y, std::list&lresult, double dbgapbreak)

lpapoint p = new apoint;
p->x = x;
p->y = y;
p->parent = null;
p->dbgap = _p2g(x, y, m_dwdestinationx, m_dwdestinationy);
m_lopen.push_front(p);//起始節點加入到開啟列表
m_lsafe.push_back(p);//加入到公共容器，任何新分配的節點，都要加入到這裡，便於演算法執行完後清理
std::list::iterator it;
dword dwtime = clock();
while(!m_lopen.empty())		
if(!m_lopen.empty())		}
for(it = m_lsafe.begin(); it != m_lsafe.end(); ++it)		}
m_lsafe.clear();//清空容器
//_outf("耗時：%d 毫秒", clock() - dwtime);
if(m_lopen.empty())		
m_lopen.clear();//清空開啟列表
//_outf("尋路成功，節點數：%d", lresult.size());
return true;
}

nbeginsift 引數為迴圈初始值，nendsift為迴圈結束值，其實就是乙個for迴圈的起始值與結束值。

這個迴圈的引用計數，最終會被 乘於 10 來作為距離分段選擇路徑進行路線優化

nbeginsift 與 nendsift的間距越大，並不表示最終路徑就越好，最終優化出來的路徑，還是會和地形有關。

其實最好路徑優化演算法是按照角度的變化來選擇路徑優化，但是預計開銷會比較大，有了這個優化方式作為基礎，你可以自己去寫根據角度變化來優化的演算法。

bool castar::searchex(int x, int y, std::list&lresult, double dbgapbreak, int nbeginsift, int nendsift)

it2 = it;
}}	}
_outf("耗時：%d 毫秒", clock() - dwtime);
return true;
}

測試時間結果：

[3368] 耗時：47 毫秒

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