bug起源世界上第一部万用计算机的进化版——马克2号(Mark II)为它编写程序的葛丽丝·霍波是一位美国海军准将及计算机科学家。有一天,她正在调试程序,结果老是出现故障。层层排查后,她拆开了继电器,结果发现有只飞蛾被压扁在出点中间,从而‘卡’出了机器的运行。于是,霍波诙谐的把程序故障统称为“臭虫(bug)”。从此,BUG就化身计算机领域里程序故障的代名词,而把派出故障程序叫做debug。出bug
一、基础概念:算法 --- 深度算法_ 思路:        1. 规定试探方向顺序             顺时针(上 右 下 左)     逆时针(上 左 下 右) &
转载 2023-12-08 13:43:58
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算法广度优先算法从地图上任意一点S到其他所有可达点的最短路径,考虑上下左右四个所有方向行走的情况openQueue存放即将搜索的结点,closeQueue存放已经搜索完后的结点设定搜索起点S,放入openQueue中;判断openQueue是否为空,若为空,搜索结束;若不为空,拿出openQueue中的第一个节点A;遍历A的上下左右四个相邻节点N1-N4。对每个节点Ni,如果Ni 不
转载 2023-10-07 15:56:47
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以我个人的理解:A*算法是一种启发式算法算法的核心是三个变量f,g,h的计算。g表示 从起点 沿正在搜索的路径 到 当前点的距离,h表示从当前点到终点的距离,而f=g+h,所以f越小,则经过当前点的最终路径长度也就越小。算法当中,有两个辅助列表用来搜索路径。搜索域(开启列表)和已搜索域(关闭列表)。其中搜索域用来存放待搜索的节点,已搜索域存放已经搜过的节点。这两个列表的用法:1、初始化:首先
转载 2023-07-04 20:25:57
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题目描述假设一个探险家被困在了地底的迷宫之中,要从当前位置开始找到一条通往迷宫出口的路径。迷宫可以用一个二维矩阵组成,有的部分是墙,有的部分是。迷宫之中有的路上还有门,每扇门都在迷宫的某个地方有与之匹配的钥匙,只有先拿到钥匙才能打开门。请设计一个算法,帮助探险家找到脱困的最短路径。如前所述,迷宫是通过一个二维矩阵表示的,每个元素的值的含义如下 0-墙,1-,2-探险家的起始位置,3-迷宫的出口
转载 2023-08-07 19:45:06
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提到算法,大家都会想到A*算法。在度娘找了不少代码,看了不少教程之后,尤其是这个文章中提到的总结:http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.htmlA*算法总结(Summary of the A* Method)Ok ,现在你已经看完了整个的介绍,现在我们把所有步骤放在一起:1.  &nbs
转载 2023-12-19 19:44:59
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上一篇文章只发布了很粗糙的代码,属于能跑就行,确实难看懂。这一篇继续说一下爬墙思维,,B*算法就是贪婪思维 +攀爬思维,但是比较难判定怎么算爬过的障碍,所以这里改为  贪婪思维 +穿透障碍,(空心障碍的话这不坑爹吗)最开始研究B*算法时,真是时 不知道怎么取解决爬墙,,,从格子3 开始分路,开始考虑撞墙,换方向,又得判定是否已经翻过了障碍,起初我觉得可以用距离来判断翻过了障碍,因
总结一下流程:思维:直接走向终点+穿透障碍1,从起点 直接向终点做,每次获取一下指向终点的向量,加一下自身坐标,得到下一个坐标。分支:1.不是障碍,就继续往前走。2.是障碍,获取四个关键点(障碍前一点,障碍点,伪穿透点(穿透点前一个点),穿透点),计算障碍物最边缘的重要属性 内圈(不可走点集合),外圈(可走点集合)。具体前面已经说过了,这里在说一下:从障碍点开始,我的邻居=1的点(处理:如果这个邻
# Python算法实现教程 ## 介绍 在本教程中,我们将学习如何使用Python实现算法算法是计算机科学中一个常见的问题,可以用于解决许多实际应用,比如自动导航、游戏中的AI路径规划等。 ## 整体流程 下面是实现算法的整体流程: ```mermaid flowchart TD A(开始) B(初始化起点和终点) C(将起点加入Open列表)
原创 2023-11-20 03:14:54
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同学们好,我是来自 《技术银河》的 ? 三钻 。算法练习学习算法有什么好处?是广度优先搜索算法所有的搜索的算法的思路的非常相似所以在讲广度优先的算法的过程中也可以把深度优先搜索类的都讲一遍搜索是算法里面特别重要,通用型也是特别好的一类算法这里可以帮助大家在算法方面有一定的提升通过可视化来理解算法算法里面也是有 UI 相关的部分的并且有一些 JavaScript 特有的部分学习这部分可以
采用队列,实现迷宫问题中广度优先的自动求最优解。附移动动画。 0.摘要1.效果图    其中正方形代表障碍物,实心菱形代表移动者(人),空心菱形代表目标位置(都是可以在代码中修改的)  2.本例使用队列(链表实现),以广度优先进行自动。1.实现代码  1.队列方法类#pragma once #include <iostream>
A*算法是一种启发式的BFS,目的就是找到到达目标位置的最短路径。启发式函数如下:f(x) = g(x) + h(x) g(x)是对出发点到达当前点距离的估约,h(x)是当前点到终点距离的估约。算法是一个广度优先搜索的过程,但是搜索时的可选集合是一个优先级队列,f(x)越小优先级越高。 算法过程描述1。用起点初始优先级队列opened;2。在opened中取最小f(x)的坐标节点,如果该
转载 2024-07-25 17:20:28
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AStar算法是一种在一个静态路网中寻找最短路径的算法,也是在游戏开发中最常用到的算法之一;最近刚好需要用到算法,因此把自己的实现过程记录下来。先直接上可视化之后的效果图,图中黑色方格代表障碍物,绿色的方格代表最终路线,红色方格为关闭列表,蓝色方格为开启列表;关于这一部分我会在稍后详细叙述。(可视化的实现部分我就不讨论了,这一篇主要说一下算法的实现) 一、算法原理在描述具体算
转载 2024-04-17 08:45:46
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# -*- coding: utf-8 -*- import math import random import copy import time import sys import tkinter import threading # 地图 tm = [ '############################################################', '#S...
现在的大部分mmo游戏都有了自动功能。点击场景上的一个位置,角色就会自动路过去。中间可能会有很多的障碍物,角色会自动绕过障碍物,最终达到终点。使用Unity来开发手游,自动可以有很多种实现方式。第一种比较传统的是使用A星,它是一种比较传统的人工智能算法,在游戏开发中比较常用到。大部分的页游和端游都用到这种技术。在Unity游戏也可以用这种技术,Asset Store上面已经有相关的
一、概述广度优先搜索、Dijkstra和A*是图上的三种典型路径规划算法。它们都可用于图搜索,不同之处在于队列和启发式函数两个参数。算法的一般性原理如下:将边界初始化为包含起始节点的队列。当边界队列不为空时,从队列中“访问”并删除一个“当前”节点,同时将访问节点的每个邻居节点添加到队列,其成本是到达当前节点的成本加上从当前节点访问邻居的成本再加上邻居节点和目标节点的启发式函数值。其中,启发式函数是
A*简单介绍 图搜索技术在游戏编程中无处不在,不管什么游戏类型,图搜索方法不可避免成为游戏AI的基础。比方以下梦幻西游自己主动找人的功能   A*搜寻算法就是图搜索算法的一种。俗称A星算法。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。经常使用于游戏中的NPC的移动计算。或线上游戏的BOT的移动计算上。   从Dijkstra单源最短路算法说起 Dijkstra(迪杰斯特拉
转载 2021-08-06 16:52:30
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参考:http://rangercyh.blog.51cto.com/1444712/792044http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.htmlhttp://dev.gameres.com/Program/Abstract/a8first_2.htmhttp://www.chinaai.org/programming/a
转载 2012-07-09 16:16:00
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2评论
最近在研究3D算法,想自己实现下,虽然用的BK引擎,但是还是要把这相关的技术和算法自己全盘掌握
原创 2023-07-18 16:39:34
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A*算法
原创 2021-07-09 09:30:34
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