Cocos2d-x 寻路算法解析（三）：A Star
发表于2016-01-27
1.A Star 寻路算法介绍：
看过前面两篇文章的读者知道，这两种寻路算法都有问题，前一个搜索太广了，资源浪费；后一个还不够聪明，有时候会找不到最佳路线。因为A Star 寻路算法就是前面两者的结合。同时考虑离起点的距离和离终点的距离。
究竟是C1还是C2这个格子是最佳路线点呢？因为我们这次离起点的距离和离终点的距离都考虑了，所以C1的价值是1.0 + 1.41 + 4.12 总共 6.53的长度。而C2的价值是 2.0 + 6.32 总共 8.32的长度。显然C1更佳。如果按照我们第一个寻路算法，只考虑离起点距离的话，C2还短些呢！但C2离终点远啊。
2.代码实现
看过前面两篇文章的读者知道，这两种寻路算法都有问题，前一个搜索太广了，资源浪费；后一个还不够聪明，有时候会找不到最佳路线。因为A Star 寻路算法就是前面两者的结合。同时考虑离起点的距离和离终点的距离。
究竟是C1还是C2这个格子是最佳路线点呢？因为我们这次离起点的距离和离终点的距离都考虑了，所以C1的价值是1.0 + 1.41 + 4.12 总共 6.53的长度。而C2的价值是 2.0 + 6.32 总共 8.32的长度。显然C1更佳。如果按照我们第一个寻路算法，只考虑离起点距离的话，C2还短些呢！但C2离终点远啊。
2.代码实现
float distanceBetweenTwoCells(float c1X,float c1Y, float c2X, float c2Y){
return sqrt(pow(c2X - c1X,2) + pow(c2Y - c1Y,2));
}
bool comparebyDistanceBetweenStartAndGoal(Cell *c1, Cell *c2){
float distanceOfC1AndGoal = c1->getDistance() +
distanceBetweenTwoCells((float)c1->getX(),(float)c1->getY(),(float)g_goalX,(float) g_goalY);
float distanceOfC2AndGoal = c2->getDistance() +
distanceBetweenTwoCells((float)c2->getX(),(float)c2->getY(),(float)g_goalX,(float) g_goalY);
if(distanceOfC1AndGoal <= distanceOfC2AndGoal){
return false;
}else{
return true;
}
}
只要加上这个方法就行了，把这个方法作为heap的比较条件。整个startPathFinding都不需要改，这里再次给出startPathFinding代码：
typedef bool (*compareTwoCells)(Cell *c1, Cell *c2);
void HelloWorld::startPathFinding(compareTwoCells compareMethod, int startX,int startY,int goalX,int goalY){
Cell *startCell = _m_Map.Get(startX, startY);
vector<Cell*> vecCells;
vecCells.push_back(startCell);
make_heap(vecCells.begin(),vecCells.end(),compareMethod);
startCell->setMarked(true);
Cell *nowProcessCell;
while(vecCells.size() != 0){
pop_heap(vecCells.begin(),vecCells.end(),compareMethod);
nowProcessCell = vecCells.back();
vecCells.pop_back();
if(nowProcessCell->getX() == _goalX && nowProcessCell->getY() == _goalY){//the goal is reach
return;
}
for(int i = 0; i < 8; ++i){ //check eight direction
int indexX = nowProcessCell->getX() + DIRECTION[i][0];
int indexY = nowProcessCell->getY() + DIRECTION[i][1];
if(indexX >= 0 && indexX < xLineCount && indexY >= 0 && indexY < yLineCount
&& _m_Map.Get(indexX,indexY)->getPassable() == true){//check is a OK cell or not
Cell *cell = _m_Map.Get(indexX,indexY);
float beforeDistance = DISTANCE[i] * cell->getWeight() + _m_Map.Get(nowProcessCell->getX(),
nowProcessCell->getY())->getDistance();//calculate the distance
if(cell->getMarked() == false){
cell->setMarked(true);
cell->setLastX(nowProcessCell->getX());
cell->setLastY(nowProcessCell->getY());
cell->setDistance(beforeDistance);
vecCells.push_back(cell);//only push the unmarked cell into the vector
push_heap(vecCells.begin(),vecCells.end(),compareMethod);
}else{// if find a lower distance, update it
if(beforeDistance < cell->getDistance()){
cell->setDistance(beforeDistance);
cell->setLastX(nowProcessCell->getX());
cell->setLastY(nowProcessCell->getY());
make_heap(vecCells.begin(),vecCells.end(),compareMethod);//distance change,so make heap again
}
}
}
}
}
}
startPathFinding(comparebyDistanceBetweenStartAndGoal,_playerX,_playerY,_goalX,_goalY);//A star path finding demo
函数指针太酷了！
3.三种寻路算法的图片比较
3.1只考虑距离起点的距离，采用Breadth-First
特点：可以找到目标，但搜索Cell太多。
3.2 只考虑离目标距离
特点：搜索Cell大多情况会相对少些，但不一定能找到最短路线。
3.3 A Star ，同时考虑到起点和终点的距离
特点：能找到最短路线，搜索的Cell比第一种要少，看最后的搜索方式，也有第二种搜索的智慧。
4.A Star动态gif演示图
不知道为什么我对GIF这么热衷。
PS：Cocos2d-x A Star 源码下载见原文。
3.三种寻路算法的图片比较
3.1只考虑距离起点的距离，采用Breadth-First
特点：可以找到目标，但搜索Cell太多。
3.2 只考虑离目标距离
特点：搜索Cell大多情况会相对少些，但不一定能找到最短路线。
3.3 A Star ，同时考虑到起点和终点的距离
特点：能找到最短路线，搜索的Cell比第一种要少，看最后的搜索方式，也有第二种搜索的智慧。
4.A Star动态gif演示图
不知道为什么我对GIF这么热衷。
PS：Cocos2d-x A Star 源码下载见原文。