时间复杂度定义 时间频度: 一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道。 一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多。 一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度,表示为T(n),n表示问题的规模 时间复杂度 但有时我们想知道它变化时呈现什么规律,想知道问题的规模,而不是具体的次数,此时引入时间复杂度。            
                
         
            
            
            
            A*算法解决八数码问题1 问题描述1.1什么是八数码问题八数码游戏包括一个33的棋盘,棋盘上摆放着8个数字的棋子,留下一个空位。与空位相邻的棋子可以滑动到空位中。游戏的目的是要达到一个特定的目标状态。标注的形式化如下:123456781.2问题的搜索形式描述状态:状态描述了8个棋子和空位在棋盘的9个方格上的分布。初始状态:任何状态都可以被指定为初始状态。操作符:用来产生4个行动(上下左右            
                
         
            
            
            
            1.简易地图如图所示简易地图,其中绿色方块的是起点,中间蓝色的障碍物,红色方块表示目的地,我们用一个二位数组来表示地图。2.寻路步骤  1. 从起点 A 开始, 把它作为待处理的方格存入一个"开启列表", 开启列表就是一个等待检查方格 的列表.2. 寻找起点 A 周围可以到达的方格, 将它们放入"开启列表", 并设置它们的"父方格"为 A. 3. 从"开启列表"中删除起点 A, 并将起点 A 加入            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            (接上篇)--------------------------------------5 API--------------------------------------这节主要描述 Lua 的 API, 也就是宿主程序和库交互的一组 C 函数。API 函数可以分为以下几类:1. 执行 Lua 代码;2. 在 Lua 和 C 之间进行值的转化;3. 操作(读写)Lua 对象;4. 调用 Lu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、寻路规则 A*寻路其实就是对广度寻路的优化(广度寻路太傻所有可能的路都走),最大不同就是增加了对角线的四个方向并且增加了相应的权重去判断选取最小的权重所对应的路径去走,那么最终总的权重就是最小,此时就是最短路径。 需要说明的是,权重的计算:F=G+H,其中F为某点到终点的权重,G为起始点到当前点的权重,H为当前点到终点的预估权重。 H的计算公式为:((终点位置行-起点位置行)+(终点位置列-起            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            参考书籍《Unity3D人工智能编程精粹》《Unity3D人工智能编程》 游戏AI的架构模型 运动层:AI的具体行为,比如移动决策层:决定AI下一时间步该做什么战略层:从集体层面对个体AI进行控制 除此之外,还要结合动画系统,物理引擎,感知系统等,共同组成人工智能 个体AI  Seek 是最常见的AI行为,最简单的实现是给AI添            
                
         
            
            
            
            问题介绍  八数码问题也称为九宫问题。在3x3的棋盘,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格,与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是:给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始状态转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。算法介绍  A星算法,是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法。该算法综合了最良优先搜索和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、了解A星寻路是用来解决什么问题的  A*寻路就是用来计算玩家行进路径的,通过它可以计算出避开阻挡的最短路径。2、了解A*寻路的基本原理  不停的找自己周围的点选出一个新的点作为起点再循环的找3、A*寻路的详细原理  1)、寻路消耗公式    f = g + h  (f:寻路消耗 g:离起点的距离 h:离终点的距离)  2)、开启列表    每次从新的点找周围的点时,如果周围的点已经在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            a星寻路是寻路算法中比较常用的一种,核心是启发式寻路算法,实际开发中常用于计算最优路径,自动寻路等。原理启发式寻路假设从A点到B点,中间有障碍物;寻路中,肯定要绕过障碍物到达B点,所以,我们要寻找点c为过渡点。所以,引出两个关键词,实际消耗G和预估消耗H。过渡到c点后,实际消耗G为上一个点到c点的距离,然后在c点对目标点B点的距离进行估值,也就是预估消耗H,这边可以用曼哈顿距离去算,也就是从C点到            
                
         
            
            
            
            关于A*算法,很早就想写点什么,可是貌似天天在忙活着什么,可事实又没有做什么,真是浮躁啊!所以今晚还是来写一下总结吧!       A*算法是很经典的只能启发式搜索算法,关于只能搜索算法和一般的搜索算法(例如DFS,BFS之类),在语言描述上的区别,我觉得用《代码大全》中的一句话描述的非常好:“驾驶汽车达到某人家,写成算法是:沿167号高速往南行至Puyallup,从XX出口后往山上开4.5英里,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2013-05-26 22:51:00
                            
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             这里写目录标题前述地图:寻路步骤:公式:实现代码:实现代码:顶点定义脚本:代码详解:AStar1.把地图小方块转换成Point方式便于计算2.初始化地图 InitMap()3.查找寻路路径 FindPath(start, end)思路:代码:从开启列表中找一个最近的点 FindMinFofPoint寻找P周围的点 GetArroundPoints关闭列表的点不需要再检查 PointsFilter            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用方法:对于空地左键单击后会产生障碍,对障碍左键单击会消除障碍,对于起点,两次左键盘单击会消除起点,如果不存在起点,单击右键会产生起点,如果存在起点不存在终点,单击右键会产生终点,如果既存在起点又存在终点,单击右键会消除终点,点击开始寻路回画出路径效果图:C++源码:<pre name="code" class="cpp">#include ".\astart.h"
#include            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            关于A*算法的详细原理在此不再介绍 结合详细原理和本代码中的备注来阅读最佳,本代码中的备注非常详细,可读性很强。 首先是每个节点的.h文件和.cpp node.h#pragma once
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <ctime>
using            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            A星算法经常会用在寻径算法中,是一种典型的启发式搜索算法,属于人工智能算法的一种,能够让物体在游戏中活动起来。今天刚好看到了A星算法这一块,对于其中涉及的原理和实际的运用做了一定的研究,介于自己第一次接触这块算法,文中借用了一些网上看见的知识介绍和模块,并结合自己的实际使用和结合,最后再cocos2d-x中实现A星算法的简单运用。先来说说A星算法,作为一种寻径算法,使用递归或者循环的方式进行运算。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            注释,并对一些注意的点强调一下。以便于后续重读该文章。A*算法是Dijkstra算法和贪婪算法的综合,Dijkstra算法的缺点在于从起点全方位360地向外做广度优先搜索,导致遍历节点太多,速度较慢,优点是能够保证找到最优路径。贪婪算法总是选择看起来最优的路线前进,优点是速度很快,缺点是有可能掉入陷阱,而走冤枉路。而A*算法采用启发式的方式,综合了二者的优点,且依然能够保证找到最优路径             
                
         
            
            
            
            学更好的别人,做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为3891字,预计阅读10分钟写在最前2020年还真是一个不平凡的一年,因为新冠疫情的影响,第一季度就这么不知不觉的过完了,本来年初自己还定了一个计划《展望|2020立个Flag》,里面有部分可以说不用到年底,现在也可以开始打脸了,比如说本来要说学习小程序的,现在我已经不准备再投入精力学习小程序了,因为找到了新的目标-----学习算法。这篇文章出            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            A星算法    搜寻算法俗称A星算法。这是一种在图形平面有多个节点的路径上,求出由起点到目标点的最小路径耗费算法,主要搜寻路径的方式为启发推进式。常用于游戏中的NPC(Non-Player-Controlled Character 即“非人控制玩家角色)的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算。    此种寻找最佳路径的算法类似于图论中寻            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            图论经典A-Star(A*) Algorithm最短路径,networkx,Python(1)A-Star Algorithm,即为A*(A星)算法,图的最短路径。(1)A-Star(A*)算法需要事先知道起点和终点才能求出最优路径。A-Star算法大量运用在游戏编程中的人物角色选路AI程序中。现代游戏编程,涉及到路径选择和规划的,大部分基于A*算法实现。然而,如果算法启动前不知道终点(起点已知)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、原理及伪代码实现A Star 算法的具体作用可以忽略不表了,基本上想用的都知道,不知道的基本上不在乎。具体伪代码如下: void FindPath(Point[,] maps, Point start, Point end)
    {
        openList.Clear();//开启列表,就是一个等待检查方格的列表
        closeList.Clear();//            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            A 星算法总结A 星算法FPGA EDA工具VPR布线器所采用的布线算法,面试滴滴的时候听说他们的路径规模用的也是A 星算法,感觉这个算法还蛮厉害的,对这个算法进行一个总结。  文章http://www.tuicool.com/articles/MJrYz26 对这个算法用语言描述的很好,搬运下:  A星寻路算法显然是用来寻路的,应用也很普遍,比如梦幻西游。。。算法的思路很简单,就是在bfs的基础            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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