A 尋路演算法躲避障礙物找到最短路徑

你是否在做一款h5遊戲的時候想創造一些遊戲主角，讓它們移動到指定的位置，避開牆壁和障礙物呢？

下面的案例是由純js實現的,由canvas繪圖，並只考慮向上下左右四鄰域移動。

有路可走

無路可走

//第一步：畫棋盤，向外擴充套件一圈
var $map = drawmap(me.opts, me.$element);
// 第二步：畫障礙點和邊界，初始化所有點,左上角為（0,0）
drawpoint(me, $map);
//這裡預設把起點放入已檢測點
var startnum = postoindex(me.opts.starty, me.opts.startx, me.opts.mapxnum);
var endnum = postoindex(me.opts.endy, me.opts.endx, me.opts.mapxnum);
me.closelist.push(me.wall[startnum]);
//第三步：從起點開始上下左右找擴充套件點出去，並記錄父子點對。如果該點status是0且從未放入過openlist，就放入openlist
//從openlist中找f值最小的點組，我這裡做了個優化，並選擇點組中最後加入openlist的點放入closelist
//從當前已檢測點再向外檢測，要麼檢測到終點就停止，要麼待檢測點全部檢測完還找不到終點就停止。
searchroad(me, [me.opts.starty, me.opts.startx], startnum);
//第四步:畫檢測的所有點，用紅色細線標出，只需要把每個fatherson裡的父子連起來就好了(這一步可以不畫，跳過)
drawroad(me);
//第五步：畫最終路線，黃色粗線標出。因為子元素的父元素只有乙個，而乙個父元素有多個子元素（比較難找），所以我們選擇從終點往起點找，把能連的線全部連起來就好
drawfinalroad(me.fatherson, startnum, endnum, me);複製**

我是如下初始化引數的：

var me = this;
// 原型中的this不是指的原型物件，而是呼叫物件。
//用於存地圖的長和寬
me.opts = $.extend(true, {}, , options);
me.wall = ;//整張圖資訊，村邊界和所有的障礙物的座標標1，起點標2，終點標3,其餘標0，距離左邊，距離右邊
//index從上往下數數，從0開始，下次用二維陣列做試試。。。一開始咋先用了一維。。。
me.openlist = ;//待檢測的點
me.closelist = ;//已檢測的點
me.fatherson = ;//檢測過程中記錄父子關係對，父節點向上下左右尋找子節點時記錄一下
var num = 0;
for (var i = 0; i < number(me.opts.mapynum) + 2; i++) );
} else
if (i == me.opts.starty && j == me.opts.startx) );
} else
if (i == me.opts.endy && j == me.opts.endx) );
} else );}}
}複製**

我是這麼理解的，dijkstra演算法就是從起點開始一圈一圈向外擴散，直到擴散到終點，這樣做肯定慢，但還是能找到一條最短路徑。貪婪演算法從直觀上理解就是用最快的方法來解決問題，主要目標是快，從數學上來理解就是在做判斷時以當前最優解為基礎，每次取的都是當前位置距離終點最近的點，因為演算法是取的區域性最優解，沒有考慮以後的問題，所以整體上是很難找到最短路徑的。

貪婪是每個人都有的，但也要適可而止。我們的目標是要找到一條最短路徑的前提下，速度適當的要快一點。於是，a*演算法就應運而生了，既考慮了起點，又考慮了終點（要選取適合的啟發函式）。明白了它大概的思想後，童鞋們就可以開始摸索啦~~~嘻嘻

A 尋路演算法 躲避障礙物 找到最短路徑

迷宮尋路（A星尋路演算法）

A 尋路演算法

A 尋路演算法

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