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js实现A*寻路算法 理解A*寻路算法具体过程

发布时间:2020-12-14 04:44:42 所属栏目:百科 来源:网络整理
导读:这两天在做百度前端技术学院的题目,其中有涉及到寻路相关的,于是就找来相关博客进行阅读。 看了Create Chen写的理解A*寻路算法具体过程之后,我很快就理解A*算法的原理。不得不说作者写的很好,通熟易懂,图片也做的很好,可见作者在这上面是花了心思的。

这两天在做百度前端技术学院的题目,其中有涉及到寻路相关的,于是就找来相关博客进行阅读。

看了Create Chen写的理解A*寻路算法具体过程之后,我很快就理解A*算法的原理。不得不说作者写的很好,通熟易懂,图片也做的很好,可见作者在这上面是花了心思的。如果让我写,我是写不来这么好的。

唯一的不足就是,因为我学的是js,因此最后给我的源码我是用不了的......因此才有自己写一篇的打算,方面学习js人的学习。然而前面的描述我就借用他的了,因为如果然我的表达能力实在是太渣了。

?

简易地图

??????? 如图所示简易地图,其中绿色方块的是起点 (用 A 表示),中间蓝色的是障碍物,红色的方块 (用 B 表示) 是目的地. 为了可以用一个二维数组来表示地图,我们将地图划分成一个个的小方块.

??????? 二维数组在游戏中的应用是很多的,比如贪吃蛇和俄罗斯方块基本原理就是移动方块而已. 而大型游戏的地图,则是将各种"地貌"铺在这样的小方块上.

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"关闭列表","关闭列表"中存放的都是不需要再次检查的方格

??????? 图中浅绿色描边的方块表示已经加入 "开启列表" 等待检查. 淡蓝色描边的起点 A 表示已经放入 "关闭列表",它不需要再执行检查.

??????? 从 "开启列表" 中找出相对最靠谱的方块,什么是最靠谱? 它们通过公式 F=G+H 来计算.

??????? F = G + H

????????????????G?表示从起点 A 移动到网格上指定方格的移动耗费 (可沿斜方向移动).

????????????????H?表示从指定的方格移动到终点 B 的预计耗费 (H 有很多计算方法,这里我们设定只可以上下左右移动).

? ? ? ? 我们假设横向移动一个格子的耗费为10,为了便于计算,沿斜方向移动一个格子耗费是14. 为了更直观的展示如何运算 FGH,图中方块的左上角数字表示 F,左下角表示 G,右下角表示 H. 看看是否跟你心里想的结果一样?

??????? 从 "开启列表" 中选择 F 值最低的方格 C (绿色起始方块 A 右边的方块),然后对它进行如下处理:

??????? 4. 把它从 "开启列表" 中删除,并放到 "关闭列表" 中.

??????? 5. 检查它所有相邻并且可以到达 (障碍物和 "关闭列表" 的方格都不考虑) 的方格. 如果这些方格还不在 "开启列表" 里的话,将它们加入 "开启列表",计算这些方格的 G,H 和 F 值各是多少,并设置它们的 "父方格" 为 C.

??????? 6. 如果某个相邻方格 D 已经在 "开启列表" 里了,检查如果用新的路径 (就是经过C 的路径) 到达它的话,G值是否会更低一些,如果新的G值更低,那就把它的 "父方格" 改为目前选中的方格 C,然后重新计算它的 F 值和 G 值 (H 值不需要重新计算,因为对于每个方块,H 值是不变的). 如果新的 G 值比较高,就说明经过 C 再到达 D 不是一个明智的选择,因为它需要更远的路,这时我们什么也不做.

??????? 如图,我们选中了 C 因为它的 F 值最小,我们把它从 "开启列表" 中删除,并把它加入 "关闭列表". 它右边上下三个都是墙,所以不考虑它们. 它左边是起始方块,已经加入到 "关闭列表" 了,也不考虑. 所以它周围的候选方块就只剩下 4 个. 让我们来看看 C 下面的那个格子,它目前的 G 是14,如果通过 C 到达它的话,G将会是 10 + 10,这比 14 要大,因此我们什么也不做.

??????? 然后我们继续从 "开启列表" 中找出 F 值最小的,但我们发现 C 上面的和下面的同时为 54,这时怎么办呢? 这时随便取哪一个都行,比如我们选择了 C 下面的那个方块 D.

??????? D 右边已经右上方的都是墙,所以不考虑,但为什么右下角的没有被加进 "开启列表" 呢? 因为如果 C 下面的那块也不可以走,想要到达 C 右下角的方块就需要从 "方块的角" 走了,在程序中设置是否允许这样走. (图中的示例不允许这样走)

??????? 就这样,我们从 "开启列表" 找出 F 值最小的,将它从 "开启列表" 中移掉,添加到 "关闭列表". 再继续找出它周围可以到达的方块,如此循环下去...

??????? 那么什么时候停止呢? —— 当我们发现 "开始列表" 里出现了目标终点方块的时候,说明路径已经被找到.

如何找回路径

??????? 如上图所示,除了起始方块,每一个曾经或者现在还在 "开启列表" 里的方块,它都有一个 "父方块",通过 "父方块" 可以索引到最初的 "起始方块",这就是路径.

将整个过程抽象

把起始格添加到 "开启列表"?
do?
{?
?????? 寻找开启列表中F值最低的格子,我们称它为当前格.?
?????? 把它切换到关闭列表.?
?????? 对当前格相邻的8格中的每一个?
????????? if (它不可通过 || 已经在 "关闭列表" 中)?
????????? {?
??????????????? 什么也不做.?
?????????? }?
????????? if (它不在开启列表中)?
????????? {?
??????????????? 把它添加进 "开启列表",把当前格作为这一格的父节点,计算这一格的 FGH?
????????? if (它已经在开启列表中)?
????????? {?
??????????????? if (用G值为参考检查新的路径是否更好,更低的G值意味着更好的路径)?
??????????????????? {?
??????????????????????????? 把这一格的父节点改成当前格,并且重新计算这一格的 GF 值.?
??????????????????? }?
} while( 目标格已经在 "开启列表",这时候路径被找到)?
如果开启列表已经空了,说明路径不存在.

最后从目标格开始,沿着每一格的父节点移动直到回到起始格,这就是路径.

?

js代码:

?

//其中的MAP.arr是二维数组
function searchRoad(start_x,start_y,end_x,end_y){
    var openList=[],开启列表
        closeList=[],1)">关闭列表
        result=[],1)">结果数组
        result_index;   结果数组在开启列表中的序号

    openList.push({x:start_x,y:start_y,G:0});把当前点加入到开启列表中,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];                获得周围的八个点
            if (
                item.x>=0 &&                            判断是否在地图上
                item.y>=0 &&
                item.x<MAP.rows &&
                item.y<MAP.cols &&
                MAP.arr[item.x][item.y] != 1 &&         判断是否是障碍物
                !existList(item,closeList) &&          判断是否在关闭列表中
                MAP.arr[item.x][currentPoint.y]!=1 &&   判断之间是否有障碍物,如果有障碍物是过不去的
                MAP.arr[currentPoint.x][item.y]!=1) {
                g 到父节点的位置
                如果是上下左右位置的则g等于10,斜对角的就是14
                var g = currentPoint.G + ((currentPoint.x - item.x) * (currentPoint.y - item.y) == 0 ? 10 : 14);
                if (!existList(item,openList)) {       如果不在开启列表中
                    计算H,通过水平和垂直距离进行确定
                    item['H'] = Math.abs(end_x - item.x) * 10 + Math.abs(end_y - item.y) * 10;
                    item['G'] = g;
                    item['F'] = item.H + item.G;
                    item['parent'] = currentPoint;
                    openList.push(item);
                }
                else {                                  存在在开启列表中,比较目前的g值和之前的g的大小
                    var index = existList(item,openList);
                    如果当前点的g更小
                    if (g < openList[index].G) {
                        openList[index].parent = currentPoint;
                        openList[index].G = g;
                        openList[index].F=g+openList[index].H;
                    }

                }
            }
        }
        如果开启列表空了,没有通路,结果为空
        if(openList.length==0) {
            break;
        }
        openList.sort(sortF);这一步是为了循环回去的时候,找出 F 值最小的,将它从 "开启列表" 中移掉
    }while(!(result_index=existList({x:end_x,y:end_y},openList)));

    判断结果列表是否为空
    if(!result_index) {
        result=[];
    }
    else {
        var currentObj=openList[result_index];
        {
            把路劲节点添加到result当中
            result.unshift({
                x:currentObj.x,y:currentObj.y
            });
            currentObj=currentObj.parent;
        }while (currentObj.x!=start_x || currentObj.y!=start_y);

    }
    return result;

}
用F值对数组排序
 sortF(a,b){
    return b.F- a.F;
}
获取周围八个点的值
 SurroundPoint(curPoint){
    var x=curPoint.x,y=curPoint.y;
     [
        {x:x-1,y:y-1},{x:x,y:y-1,y:y},y:y+1-1,{x:x-1判断点是否存在在列表中,是的话返回的是序列号
 existList(point,list) {
     list) {
        if(point.x==list[i].x && point.y==list[i].y) {
             i;
        }
    }
    return false;
}

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(编辑:李大同)

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