算法核心

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A*估值算法

尋路估值算法有非常多：常用的有廣度優先算法，深度優先算法，哈夫曼樹等等，游戲中用的比較多的如：A*估值

算法描述

• 對起點與終點進行橫縱坐標的運算

代碼實現

• start: 起點坐標(point)

• end: 終點坐標(point)

• Math.abs(start.getX() - end.getX()) + Math.abs(start.getY() - end.getY());

算法邏輯

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• 尋路過程中檢索關聯點(路徑點)

• 對關聯點分類(分為已經關聯與未關聯)

• 對未關聯的點用尋路算法對其進行一次標識(每個點需要3種標識)

• 對比關聯點的標識找出下一步的最優路徑

• 循環上幾步的操作，直到終點

算法實現

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• 定義一個容器，在js中使用數組[ ]，為了更好描述算法，在Array中實現幾個方法

判斷容器中是否存在該點:

// 根據對象判斷 Array.prototype.isExistByValue = function(value) {for (var i = 0; i < this.length; i++) {if (value.getX() == this[i].getX() && value.getY() == this[i].getY()) {return this[i];// 對象總是為真}}return false; } // 根據對象中的屬性值判斷 Array.prototype.isExistByProperty = function(x, y) {for (var i = 0; i < this.length; i++) {if (x == this[i].getX() && y == this[i].getY()) {return true;}}return false; }

移除一個點:

// 根據點的屬性值移除點 Array.prototype.removeValue = function(x, y) {for (var i = 0; i < this.length; i++) {if (x == this[i].getX() && y == this[i].getY()) {this.splice(i,1);}} }// 根據對象刪除點 Array.prototype.remove = function(value) {for (var i = 0; i < this.length; i++) {if (value == this[i]) {this.splice(i,1);}} }

添加一個點:

// 根據點的坐標屬性添加點到容器中 Array.prototype.add = function(x, y) {var v = new pathUtils.locationPoint(x,y);this.push(v); }

根據點對象從容器中拿取該點，沒有return null:

Array.prototype.getValue = function(value) {for (var i = 0; i < this.length; i++) {if (value.getX() == this[i].getX() && value.getY() == this[i].getY()) {return this[i];}}return null; }

根據點的某一屬性取出該點:

// 把最小F值的point找出來 Array.prototype.getValueByProperty = function() {var minF = this[0].getF();for (var i = 0; i < this.length; i++) {if (minF > this[i].getF()) {minF = this[i].getF();}}for (var i = 0; i < this.length; i++) {if (minF == this[i].getF()) {return this[i];}}return this[0]; }

• 尋路邏輯:

pathUtils.pathLogic = function(start, end, obstacArr) {this.openList = [];this.closeList = [];this.openList.push(start);while(this.openList.length != 0){var smallF = this.openList.getValueByProperty();this.openList.remove(smallF);this.closeList.push(smallF);var suround = this.getSurroundPath(smallF,obstacArr);for (var i = 0; i < suround.length; i++) {var tempObj = this.openList.isExistByValue(suround[i]);if (tempObj) {this.foundInOpenList(smallF,tempObj);}else{this.notFoundInOpenList(smallF,end,suround[i]);}}if (this.openList.getValue(end) != null) {this.closeList.push(end);return this.closeList;}} }pathUtils.calcG = function(start, point) {var G = (Math.abs(point.getX() - start.getX()) + Math.abs(point.getY() - start.getY())) == 1 ? utils.Const.PATH_HORIZONTAL_VERTICAL : utils.Const.PATH_OBLIQUITY;return (G + point.getParentPoint().getG()); } pathUtils.calcH = function(end, point) {var h = Math.abs(point.getX() - end.getX()) + Math.abs(point.getY() - end.getY());return h * utils.Const.PATH_HORIZONTAL_VERTICAL; }pathUtils.getSurroundPath = function(point, obstacArr) {var surroundArr = [];for (var i = point.getX() - 1; i <= point.getX() + 1; i++) {for (var j = point.getY() -1; j <= point.getY() + 1; j++) {if (this.closeList.isExistByProperty(i,j)) continue;if (obstacArr && obstacArr.length && obstacArr.isExistByProperty(i,j)) continue;surroundArr.add(i,j);}}return surroundArr; }pathUtils.foundInOpenList = function(tempPoint, point) {var G = this.calcG(tempPoint,point);if (G < point.getG()) {point.setParentPoint(tempPoint);point.setG(G);point.calcF();} }pathUtils.notFoundInOpenList = function(tempPoint, end, point) {point.setParentPoint(tempPoint);point.setG(this.calcG(tempPoint,point));point.setH(this.calcH(end,point));point.calcF();this.openList.push(point); }

算法細節

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需要注意的幾點

• 點對象中標識G的計算

• 點對象中標識H的計算

• 點對象已經被關聯過

• 點對象未被關聯過

要點突破

• 當前起點與終點的parent是為null(沒有父節點的概念)

• G值計算:

• 相對于起點G值一直增大(橫豎走一步消耗為10,斜向走一步消耗為14)

• G值有8個方向需要計算

• G值總是越靠近終點值越小

• H值計算:

• 相對于起點H值一直減小(離終點近一步-10,離終點遠一步+10)

• H值有4個方向需要計算

• H值相對于終點是不變的

• 點已被關聯過:

• 如果某個相鄰方格已經在openList里了, 檢查如果用新的路徑 (就是經過最優點的路徑) 到達它的話, G值是否會更低一些

• 如果新的G值更低, 那就把它的parent改為目前選中的方格, 然后重新計算它的 F 值和 G 值 (H 值不需要重新計算, 因為對于每個方塊, H 值是不變的)

• 如果新的 G 值比較高, 就說明經過最優點再到達該相鄰點不是一個明智的選擇, 因為它需要更遠的路, 這時我們什么也不做

• 點未被關聯過:

• 檢查它所有相鄰并且可以到達 (障礙物和closeList的方格都不考慮) 的方格. 如果這些方格還不在openList里的話, 將它們加入openList, 計算這些方格的 G, H 和 F 值各是多少, 并設置它們的parent為該最優點

算法總結

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• A*算法并非是尋路中最好的算法，但由于其實現簡單所以在工程中大量使用

• A*尋路整體不是非常難，只要注意細節就不會出現bug

轉載于:https://www.cnblogs.com/Mdh1991/p/6742638.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的JS - A*寻路的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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