A* 寻路学习

启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索.对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标．这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率．在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的，采用了不同的估价可以有不同的效果

在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果

估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计就是启发式的.在寻路问题和迷宫问题中,我们通常用曼哈顿(manhattan)估价函数预计费用

A*算法的特点:A*算法在理论伤是时间最优的,但是也有缺点:它的空间增长是指数级别的.(优化:二叉堆)

开启列表:待检查方格的集合列表，寻找周围可以达到的点，加入到此表中，并保存中心点为父节点

关闭列表:列表中保存不需要再次检查的方格

G 从起始节点到当前节点的距离

H 从当前节点到目标节点的估计距离

F = G + H

F,G和H的评分被写在每个方格里.正如在紧挨起始格右侧的方格所表示的,F被打印中间,G在左上角,H则在右上角

时间： 2024-10-25 22:25:48

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ACM学习历程—广东工业大学2016校赛决赛－网络赛C wintermelon的魔界寻路之旅(最短路 && 递推)

题目链接:http://gdutcode.sinaapp.com/problem.php?cid=1031&pid=2 题目由于要找对称的路径,那么狠明显可以把右下角的每一块加到左上角对应的每一块上.然后就变成从左上角走到对角线的最短路径的个数. 先跑一遍最短路径得到p(i, j)从起点到(i, j)的最短路径. 然后就是找最短路径的个数.显然cnt(i, j)是它周围点能通过最短路径到它的cnt的和.这一处可以使用记忆化搜索来完成. 代码: #include <iostream> #

A* 寻路算法学习

代码小记 1 #include <iostream> 2 #include <list> 3 4 struct POINT { 5 int X; 6 int Y; 7 }; 8 9 // G: 起点到当前点的成本 10 // H: 当前点到终点的估算成本 11 // F: G,H之和 12 struct MapNode { 13 int G; 14 int H; 15 int F; 16 bool can_pass; 17 POINT pt; 18 MapNode* pParent

【转】unity自带寻路Navmesh入门教程（一）

http://liweizhaolili.blog.163.com/blog/static/16230744201271161310135/ 说明:从今天开始,我阿赵打算写一些简单的教程,方便自己日后回顾,或者方便刚入门的朋友学习.水平有限请勿见怪.不过请尊重码字截图录屏的劳动,如需转载请先告诉我.谢谢! unity自从3.5版本之后,增加了NavMesh寻路的功能.在此之前,unity用户只能通过第三方插件(如Astar寻路插件)等做寻路功能.阿赵我也使用过A*寻路插件,A*的原理并不复杂,有

A*寻路算法入门(一)

大熊猫猪·侯佩原创或翻译作品.欢迎转载,转载请注明出处. 如果觉得写的不好请告诉我,如果觉得不错请多多支持点赞.谢谢! hopy ;) 免责申明:本博客提供的所有翻译文章原稿均来自互联网,仅供学习交流之用,请勿进行商业用途.同时,转载时不要移除本申明.如产生任何纠纷,均与本博客所有人.发表该翻译稿之人无任何关系.谢谢合作! 该篇博客由iOS课程团队的Johann Fradj发布,他现在是一个全职开发iOS的开发者.他是Hot Apps Factory(其是App Cooker的创造者)的共同创建

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