尋路演算法被很多遊戲中大量地使用，但是我們總難以在實際使用的過程中分哪種演算法更適合我當前的業務需求，
因為尋路演算法的差別總是抽象而細微的，我們總在效能和準確性中徘徊
方便使用者合理地模擬自己當前所需的業務環境，從而在各種尋路演算法的演示中，直觀地選取最優的演算法
1.下圖是我設定的乙個較為複雜的尋路環境，綠色的是起點，紅色的是終點，灰色的是阻擋點
2.下圖展現的時候我使用a*演算法進行尋路的結果，藍色的是我遍歷過的路點，黃色的是最終選取的路徑
下面是這個神奇小工具的位址
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...