深入理解js A*寻路算法原理与具体实现过程(2)

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.

主要代码

程序中的 "开启列表" 和 "关闭列表"

List<Point> CloseList; List<Point> OpenList;

Point 类

public class Point { public Point ParentPoint { get; set; } public int F { get; set; } //F=G+H public int G { get; set; } public int H { get; set; } public int X { get; set; } public int Y { get; set; } public Point(int x, int y) { this.X = x; this.Y = y; } public void CalcF() { this.F = this.G + this.H; } }

寻路过程

public Point FindPath(Point start, Point end, bool IsIgnoreCorner) { OpenList.Add(start); while (OpenList.Count != 0) { //找出F值最小的点 var tempStart = OpenList.MinPoint(); OpenList.RemoveAt(0); CloseList.Add(tempStart); //找出它相邻的点 var surroundPoints = SurrroundPoints(tempStart, IsIgnoreCorner); foreach (Point point in surroundPoints) { if (OpenList.Exists(point)) //计算G值, 如果比原来的大, 就什么都不做, 否则设置它的父节点为当前点,并更新G和F FoundPoint(tempStart, point); else //如果它们不在开始列表里, 就加入, 并设置父节点,并计算GHF NotFoundPoint(tempStart, end, point); } if (OpenList.Get(end) != null) return OpenList.Get(end); } return OpenList.Get(end); }

完整实例代码点击此处本站下载。

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