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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2024-07-15 10:55:20
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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
（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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2024-05-27 18:22:57
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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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2023-07-04 14:15:09
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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
A*算法A*算法，A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快基础知识直接略过重温了下服务器的寻路算法，现存代码一共两种，一种是A*方格网格寻路(弃用，原因有遗留bug)，另一种是三角形网格寻路(现用，听师傅这个效率较高，待会研究)。此文主要是A*寻路的实现。由于客户端有比较形象的表现方
游戏服务器之a星寻路 主要用于npc找玩家。这个是个a*算法的优化算法。设计上：（1）使用开启列表和关闭列表：限制构建二叉堆大小（目前最大是150次计算，经过统计超过1000的一般是寻路失败），比传统的a*算法可以提升几倍的效率（测试后结果，大概4、5倍）。理论参考：（2）节点地图：使用节点地图记录所有可以寻到的点（包含开启列表和关闭列表）的最小的f值，记录起始坐标和寻路半径，每次寻路时重新设置和
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2024-10-22 13:25:48
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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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2024-03-23 14:58:33
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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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2023-07-04 20:31:40
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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
Java游戏服务器开发之A星算法
学习这个主要是用于寻路算法。
代码也是大部分参考里面，原本是C#的，用Java实现了一遍。
一般看视频的话，基本一知半解，自己敲一遍，基本就能了解了
我先直接放代码，先跑成功后，再说明下整个实现
首
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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2024-04-18 20:21:19
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一、适用场景在一张地图中，绘制从起点移动到终点的最优路径，地图中会有障碍物，必须绕开障碍物。二、算法思路1. 回溯法得到路径(如果有路径)采用“结点与结点的父节点”的关系从最终结点回溯到起点，得到路径。2. 路径代价的估算：F = G+HA星算法的代价计算使用了被称作是启发式的代价函数。 先说明一下各符号意义：G表示的是从起点到当前结点的实际路径代价(为啥叫实际？就是已经走过了，边走边将代价计算好
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2024-06-30 20:52:19
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A*算法，A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。
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2023-08-04 09:50:25
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A星算法步骤： 1.起点先添加到开启列表中 2.开启列表中有节点的话，取出第一个节点，即最小F值的节点 判断此节点是否是目标点，是则找到了，跳出 根据此节点取得八个方向的节点，求出G，H，F值 判断每个节点在地图中是否能通过，不能通过则加入关闭列表中，跳出 判断每个节点是否在关闭列表
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2023-09-07 19:49:32
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# A* 算法优化代码实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对A*算法（A星算法）感到陌生。A*算法是一种在图形平面上，有多个节点的路径中，寻找一条从初始节点到目标节点的最短路径的算法。它结合了Dijkstra算法和Best-First Search算法的优点，是一种效率较高的路径搜索算法。
## A*算法流程
首先，我们通过一个表格来展示A*算法的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-07-22 07:15:02
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1、A*搜索算法介绍A*搜寻算法，俗称A星算法，作为启发式搜索算法中的一种，这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。常用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。算法核心： A*算法最为核心的部分，就在于它的一个估值函数的设计上：f(n)=g(n)+h(n)其中f(n)是每个可能试探点的估值，它有两部分组成：g(n)：表示从起始搜索点到当前点的代价（通常用
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2023-10-10 11:19:11
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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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2024-04-15 18:13:08
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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
