本文實(shí)例講述了JS實(shí)現(xiàn)的A*尋路算法。分享給大家供大家參考,具體如下:
創(chuàng)新互聯(lián)是一家專業(yè)提供石城企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站制作、HTML5、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為石城眾多企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)的建站公司優(yōu)惠進(jìn)行中。這兩天在做百度前端技術(shù)學(xué)院的題目,其中有涉及到尋路相關(guān)的,于是就找來相關(guān)博客進(jìn)行閱讀。
看了Create Chen寫的理解A*尋路算法具體過程之后,我很快就理解A*算法的原理。不得不說作者寫的很好,通熟易懂,圖片也做的很好,可見作者在這上面是花了心思的。如果讓我寫,我是寫不來這么好的。
唯一的不足就是,因?yàn)槲覍W(xué)的是js,因此最后給我的源碼我是用不了的......因此才有自己寫一篇的打算,方面學(xué)習(xí)js人的學(xué)習(xí)。然而前面的描述我就借用他的了,因?yàn)槿绻晃业谋磉_(dá)能力實(shí)在是太渣了。
簡易地圖
如圖所示簡易地圖, 其中綠色方塊的是起點(diǎn) (用 A 表示), 中間藍(lán)色的是障礙物, 紅色的方塊 (用 B 表示) 是目的地. 為了可以用一個二維數(shù)組來表示地圖, 我們將地圖劃分成一個個的小方塊.
二維數(shù)組在游戲中的應(yīng)用是很多的, 比如貪吃蛇和俄羅斯方塊基本原理就是移動方塊而已. 而大型游戲的地圖, 則是將各種"地貌"鋪在這樣的小方塊上.
尋路步驟
1. 從起點(diǎn)A開始, 把它作為待處理的方格存入一個"開啟列表", 開啟列表就是一個等待檢查方格的列表.
2. 尋找起點(diǎn)A周圍可以到達(dá)的方格, 將它們放入"開啟列表", 并設(shè)置它們的"父方格"為A.
3. 從"開啟列表"中刪除起點(diǎn) A, 并將起點(diǎn) A 加入"關(guān)閉列表", "關(guān)閉列表"中存放的都是不需要再次檢查的方格
圖中淺綠色描邊的方塊表示已經(jīng)加入 "開啟列表" 等待檢查. 淡藍(lán)色描邊的起點(diǎn) A 表示已經(jīng)放入 "關(guān)閉列表" , 它不需要再執(zhí)行檢查.
從 "開啟列表" 中找出相對最靠譜的方塊, 什么是最靠譜? 它們通過公式 F=G+H 來計(jì)算.
F = G + H
G 表示從起點(diǎn) A 移動到網(wǎng)格上指定方格的移動耗費(fèi) (可沿斜方向移動).
H 表示從指定的方格移動到終點(diǎn) B 的預(yù)計(jì)耗費(fèi) (H 有很多計(jì)算方法, 這里我們設(shè)定只可以上下左右移動).
我們假設(shè)橫向移動一個格子的耗費(fèi)為10, 為了便于計(jì)算, 沿斜方向移動一個格子耗費(fèi)是14. 為了更直觀的展示如何運(yùn)算 FGH, 圖中方塊的左上角數(shù)字表示 F, 左下角表示 G, 右下角表示 H. 看看是否跟你心里想的結(jié)果一樣?
從 "開啟列表" 中選擇 F 值最低的方格 C (綠色起始方塊 A 右邊的方塊), 然后對它進(jìn)行如下處理:
4. 把它從 "開啟列表" 中刪除, 并放到 "關(guān)閉列表" 中.
5. 檢查它所有相鄰并且可以到達(dá) (障礙物和 "關(guān)閉列表" 的方格都不考慮) 的方格. 如果這些方格還不在 "開啟列表" 里的話, 將它們加入 "開啟列表", 計(jì)算這些方格的 G, H 和 F 值各是多少, 并設(shè)置它們的 "父方格" 為 C.
6. 如果某個相鄰方格 D 已經(jīng)在 "開啟列表" 里了, 檢查如果用新的路徑 (就是經(jīng)過C 的路徑) 到達(dá)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 "父方格" 改為目前選中的方格 C, 然后重新計(jì)算它的 F 值和 G 值 (H 值不需要重新計(jì)算, 因?yàn)閷τ诿總€方塊, H 值是不變的). 如果新的 G 值比較高, 就說明經(jīng)過 C 再到達(dá) D 不是一個明智的選擇, 因?yàn)樗枰h(yuǎn)的路, 這時我們什么也不做.
如圖, 我們選中了 C 因?yàn)樗?F 值最小, 我們把它從 "開啟列表" 中刪除, 并把它加入 "關(guān)閉列表". 它右邊上下三個都是墻, 所以不考慮它們. 它左邊是起始方塊, 已經(jīng)加入到 "關(guān)閉列表" 了, 也不考慮. 所以它周圍的候選方塊就只剩下 4 個. 讓我們來看看 C 下面的那個格子, 它目前的 G 是14, 如果通過 C 到達(dá)它的話, G將會是 10 + 10, 這比 14 要大, 因此我們什么也不做.
然后我們繼續(xù)從 "開啟列表" 中找出 F 值最小的, 但我們發(fā)現(xiàn) C 上面的和下面的同時為 54, 這時怎么辦呢? 這時隨便取哪一個都行, 比如我們選擇了 C 下面的那個方塊 D.
D 右邊已經(jīng)右上方的都是墻, 所以不考慮, 但為什么右下角的沒有被加進(jìn) "開啟列表" 呢? 因?yàn)槿绻?C 下面的那塊也不可以走, 想要到達(dá) C 右下角的方塊就需要從 "方塊的角" 走了, 在程序中設(shè)置是否允許這樣走. (圖中的示例不允許這樣走)
就這樣, 我們從 "開啟列表" 找出 F 值最小的, 將它從 "開啟列表" 中移掉, 添加到 "關(guān)閉列表". 再繼續(xù)找出它周圍可以到達(dá)的方塊, 如此循環(huán)下去...
那么什么時候停止呢? —— 當(dāng)我們發(fā)現(xiàn) "開始列表" 里出現(xiàn)了目標(biāo)終點(diǎn)方塊的時候, 說明路徑已經(jīng)被找到.
如何找回路徑
如上圖所示, 除了起始方塊, 每一個曾經(jīng)或者現(xiàn)在還在 "開啟列表" 里的方塊, 它都有一個 "父方塊", 通過 "父方塊" 可以索引到最初的 "起始方塊", 這就是路徑.
將整個過程抽象
把起始格添加到 "開啟列表"
do
{
尋找開啟列表中F值最低的格子, 我們稱它為當(dāng)前格.
把它切換到關(guān)閉列表.
對當(dāng)前格相鄰的8格中的每一個
if (它不可通過 || 已經(jīng)在 "關(guān)閉列表" 中)
{
什么也不做.
}
if (它不在開啟列表中)
{
把它添加進(jìn) "開啟列表", 把當(dāng)前格作為這一格的父節(jié)點(diǎn), 計(jì)算這一格的 FGH
if (它已經(jīng)在開啟列表中)
{
if (用G值為參考檢查新的路徑是否更好, 更低的G值意味著更好的路徑)
{
把這一格的父節(jié)點(diǎn)改成當(dāng)前格, 并且重新計(jì)算這一格的 GF 值.
}
} while( 目標(biāo)格已經(jīng)在 "開啟列表", 這時候路徑被找到)
如果開啟列表已經(jīng)空了, 說明路徑不存在.
最后從目標(biāo)格開始, 沿著每一格的父節(jié)點(diǎn)移動直到回到起始格, 這就是路徑.
js代碼:
//其中的MAP.arr是二維數(shù)組 function searchRoad(start_x,start_y,end_x,end_y){ var openList=[], //開啟列表 closeList=[], //關(guān)閉列表 result=[], //結(jié)果數(shù)組 result_index; //結(jié)果數(shù)組在開啟列表中的序號 openList.push({x:start_x,y:start_y,G:0});//把當(dāng)前點(diǎn)加入到開啟列表中,并且G是0 do{ var currentPoint = openList.pop(); closeList.push(currentPoint); var surroundPoint=SurroundPoint(currentPoint); for(var i in surroundPoint) { var item = surroundPoint[i]; //獲得周圍的八個點(diǎn) if ( item.x>=0 && //判斷是否在地圖上 item.y>=0 && item.x
網(wǎng)站題目:JS實(shí)現(xiàn)的A*尋路算法詳解-創(chuàng)新互聯(lián)
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