看這個圖，我們發(fā)現(xiàn)這個尋路算法有點傻，明明終點在右側(cè)卻每個方向都找。難道沒有其他辦法了嗎？從現(xiàn)實生活中我們知道東西如果在東邊，當然是往東邊搜索才是最好的辦法。
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Figure 2

計算機中如何表示離目標近呢？ 用圖來解釋就是這樣的，目標在右上角，我們往右走，從X軸的角度來說離目標又近了一步，同理往上走是在Y軸上里目標近一步。最好的一步應(yīng)該是圖中-2的點，X軸和Y軸同時離目標近了一步。簡單地轉(zhuǎn)換成代碼就是下面的這樣：

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扔到heap的比較條件中我們輕易地就實現(xiàn)了按照離目標距離優(yōu)先的尋路算法，startPathFinding整個方法都不要改，只需要傳進去上面提到的比較方法就行了。

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離目的地的距離優(yōu)先效果圖：
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Figure3

我們驚奇地發(fā)現(xiàn)似乎我們成功了，就用了9步就找到了目的地！

算法改進

從圖2中我們用的是X軸和Y軸上的相對距離，并不是真正的物理距離，手機號轉(zhuǎn)讓平臺意識到這個問題我們馬上修改了比較函數(shù)。物理距離當然容易算了，公式如下：

換成C++函數(shù)就是下面的樣子：

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演示了下發(fā)現(xiàn)沒有什么變化。但我們知道我們變的更好了。

該算法存在的問題

1.很容易想到的一個問題是，它沒有考慮權(quán)重！如果目標在右側(cè)，而右側(cè)是一條非常難走的路，那么這個算法將毫無顧慮地走過去，絲毫不考慮就在不遠處有條非常輕松的路。下面這個圖就可以說明這個問題。
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2.還有個問題，即使沒有權(quán)重Cell的存在，只有可通過和不可通過Cell的存在，這個算法也有問題，我們可以人為地制造一個陷阱，雖然目標在起點的下方，但是上面有條更近的路，這個算法應(yīng)該會愚蠢地在往下找吧，這個就跟人一樣，有時候目光短淺。下圖是演示結(jié)果。
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對比之前的算法發(fā)現(xiàn)其實上面的這條路更好的，雖然它查詢了大量的Cell才發(fā)現(xiàn)這點(人家很努力的好不好)。
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看看還有什么更好的辦法沒有？期待下篇的尋路算法吧。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Cocos2d-x 寻路算法解析（二）： 离目的地的距离优先的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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