‘壹’ A星寻路算法和Unity自带的寻路相比有什么优势
并没一种寻路适合所有场合，选择都是基于需求而定的。
1. A* 算法与贪婪算法不一样，贪婪算法适合动态规划，寻找局部最优解，不保证最优解。
A*是静态网格中求解最短路最有效的方法。也是耗时的算法，不宜寻路频繁的场合。一般来说适合需求精确的场合。
与启发式的搜索一样，能够根据改变网格密度、网格耗散来进行调整精确度。
使用的地方：
a. 策略游戏的策略搜索
b. 方块格子游戏中的格子寻路
2. Unity 自带的导航网格系统
Unity 内置了NavMesh导航网格系统，一般来说导航网格算法大多是“拐角点算法”。
效率是比较高的，但是不保证最优解算法。
使用的地方：
a.游戏场景的怪物寻路
b.动态规避障碍
‘贰’ 如何基于Cocos2d-x v3.x实现A星寻路算法
实现A星算法
根据算法，第一步是添加当前坐标到open列表。还需要三个辅助方法：
- 一个方法用来插入一个ShortestPathStep对象到适当的位置（有序的F值）
- 一个方法用来计算从一个方块到相邻方块的移动数值
- 一个方法是根据"曼哈顿距离"算法，计算方块的H值
打开CatSprite.cpp文件，添加如下方法：
void CatSprite::insertInOpenSteps(CatSprite::ShortestPathStep *step)
{
int stepFScore = step->getFScore();
ssize_t count = _spOpenSteps.size();
ssize_t i = 0;
for (; i < count; ++i)
{
if (stepFScore <= _spOpenSteps.at(i)->getFScore())
{
break;
}
}
_spOpenSteps.insert(i, step);
}
int CatSprite::computeHScoreFromCoordToCoord(const Point &fromCoord, const Point &toCoord)
{
// 这里使用曼哈顿方法，计算从当前步骤到达目标步骤，在水平和垂直方向总的步数
// 忽略了可能在路上的各种障碍
return abs(toCoord.x - fromCoord.x) + abs(toCoord.y - fromCoord.y);
}
int CatSprite::(const ShortestPathStep *fromStep, const ShortestPathStep *toStep)
{
// 因为不能斜着走，而且由于地形就是可行走和不可行走的成本都是一样的
// 如果能够对角移动，或者有沼泽、山丘等等，那么它必须是不同的
return 1;
}
接下来，需要一个方法去获取给定方块的所有相邻可行走方块。因为在这个游戏中，HelloWorld管理着地图，所以在那里添加方法。打开HelloWorldScene.cpp文件，添加如下方法：
PointArray *HelloWorld::(const Point &tileCoord) const
{
PointArray *tmp = PointArray::create(4);
// 上
Point p(tileCoord.x, tileCoord.y - 1);
if (this->isValidTileCoord(p) && !this->isWallAtTileCoord(p))
{
tmp->addControlPoint(p);
}
// 左
p.setPoint(tileCoord.x - 1, tileCoord.y);
if (this->isValidTileCoord(p) && !this->isWallAtTileCoord(p))
{
tmp->addControlPoint(p);
}
// 下
p.setPoint(tileCoord.x, tileCoord.y + 1);
if (this->isValidTileCoord(p) && !this->isWallAtTileCoord(p))
{
tmp->addControlPoint(p);
}
// 右
p.setPoint(tileCoord.x + 1, tileCoord.y);
if (this->isValidTileCoord(p) && !this->isWallAtTileCoord(p))
{
tmp->addControlPoint(p);
}
return tmp;
}
可以继续CatSprite.cpp中的moveToward方法了，在moveToward方法的后面，添加如下代码：
bool pathFound = false;
_spOpenSteps.clear();
_spClosedSteps.clear();
// 首先，添加猫的方块坐标到open列表
this->insertInOpenSteps(ShortestPathStep::createWithPosition(fromTileCoord));
do
{
// 得到最小的F值步骤
// 因为是有序列表，第一个步骤总是最小的F值
ShortestPathStep *currentStep = _spOpenSteps.at(0);
// 添加当前步骤到closed列表
_spClosedSteps.pushBack(currentStep);
// 将它从open列表里面移除
// 需要注意的是，如果想要先从open列表里面移除，应小心对象的内存
_spOpenSteps.erase(0);
// 如果当前步骤是目标方块坐标，那么就完成了
if (currentStep->getPosition() == toTileCoord)
{
pathFound = true;
ShortestPathStep *tmpStep = currentStep;
CCLOG("PATH FOUND :");
do
{
CCLOG("%s", tmpStep->getDescription().c_str());
tmpStep = tmpStep->getParent(); // 倒退
} while (tmpStep); // 直到没有上一步
_spOpenSteps.clear();
_spClosedSteps.clear();
break;
}
// 得到当前步骤的相邻方块坐标
PointArray *adjSteps = _layer->(currentStep->getPosition());
for (ssize_t i = 0; i < adjSteps->count(); ++i)
{
ShortestPathStep *step = ShortestPathStep::createWithPosition(adjSteps->getControlPointAtIndex(i));
// 检查步骤是不是已经在closed列表
if (this->getStepIndex(_spClosedSteps, step) != -1)
{
continue;
}
// 计算从当前步骤到此步骤的成本
int moveCost = this->(currentStep, step);
// 检查此步骤是否已经在open列表
ssize_t index = this->getStepIndex(_spOpenSteps, step);
// 不在open列表，添加它
if (index == -1)
{
// 设置当前步骤作为上一步操作
step->setParent(currentStep);
// G值等同于上一步的G值 + 从上一步到这里的成本
step->setGScore(currentStep->getGScore() + moveCost);
// H值即是从此步骤到目标方块坐标的移动量估算值
step->setHScore(this->computeHScoreFromCoordToCoord(step->getPosition(), toTileCoord));
// 按序添加到open列表
this->insertInOpenSteps(step);
}
else
{
// 获取旧的步骤，其值已经计算过
step = _spOpenSteps.at(index);
// 检查G值是否低于当前步骤到此步骤的值
if ((currentStep->getGScore() + moveCost) < step->getGScore())
{
// G值等同于上一步的G值 + 从上一步到这里的成本
step->setGScore(currentStep->getGScore() + moveCost);
// 因为G值改变了，F值也会跟着改变
// 所以为了保持open列表有序，需要将此步骤移除，再重新按序插入
// 在移除之前，需要先保持引用
step->retain();
// 现在可以放心移除，不用担心被释放
_spOpenSteps.erase(index);
// 重新按序插入
this->insertInOpenSteps(step);
// 现在可以释放它了，因为open列表应该持有它
step->release();
}
}
}
} while (_spOpenSteps.size() > 0);
if (!pathFound)
{
SimpleAudioEngine::getInstance()->playEffect("hitWall.wav");
}
添加以下方法：
ssize_t CatSprite::getStepIndex(const cocos2d::Vector<CatSprite::ShortestPathStep *> &steps, const CatSprite::ShortestPathStep *step)
{
for (ssize_t i = 0; i < steps.size(); ++i)
{
if (steps.at(i)->isEqual(step))
{
return i;
}
}
return -1;
}
‘叁’ lua语言a星寻路算法路径怎么平滑
在项目中遇到了自动寻路的需求，于是决定开始学习一下A星，对于A星我也没有深究，只能说是勉强搞定了需求，在这和大家分享一下，相互进步，
A星有个公式 f(x) = g(x) + h(x)
,搞清楚这个公式就好办了，f(x)就是当前位置到下一个位置的总价值，g(x)表示实际价，这是说这一部分代价是确定的，h(x)表示估价值，就是说我
从下一个位置到到终点的代价是未知的，所以叫估价值，如图中所示，黑色格子表示当前位置，绿色格子表示下一步可能到达的位置，即上、下、左、右这几个方
向，红色格子表示终点，褐色表示障碍物，现在要从黑色格子到达红色格子，那么黑色格子的下一步肯定是绿色格子当中的一个，黑色格子到绿色格子之间是相挨着
的，所以我们可以很明确的知道它的实际代价为1（移动一步的代价）即g(x)，绿色格子到红色格子之间隔着很长的距离，中间还有障碍物，所以这个代价是未
知的，即h(x)，所以总的代价就为f(x) = g(x) +
h(x)，我们看到周围有4个绿色的格子，到底走那一步比较好呢，所以我们要把这4个格子的f(x)值都求出来，然后进行排序，选择f(x)值最小的，即
总代价最少的那个格子，以此方法继续下去，直到到达终点 或者 地图上没有绿色格子了
下面来看一下这个工具类，g(x)和h(x)要选的比较合适，一般就是采用的曼哈顿算法，即两点在x方向和y方向的距离之和，
-- Filename: PathUtil.lua
-- Author: bzx
-- Date: 2014-07-01
-- Purpose: 寻路
mole("PathUtil", package.seeall)
local _map_data -- 地图数据
local _open_list -- 开放节点
local _open_map -- 开放节点，为了提高性能而加
local _close_map -- 关闭节点
local _deleget -- 代理
local _dest_point -- 目标点
local _start_point -- 起点
local _path -- 路径
-- 寻找路径
--[[
deleget = {
g = function(point1, point2)
-- add your code
-- 返回点point1到点point2的实际代价
end
h = function(point1, point2)
-- add your code
-- 返回点point1到点point2的估算代价
end
getValue = function(j, i)
-- 返回地图中第i行，第j列的数据 1为障碍物，0为非障碍物
end
width -- 地图宽度
height -- 地图高度
}
--]]
function findPath(deleget, start_point, dest_point)
_deleget = deleget
_dest_point = dest_point
_start_point = start_point
init()
while not table.isEmpty(_open_list) do
local cur_point = _open_list[1]
table.remove(_open_list, 1)
_open_map[cur_point.key] = nil
if isEqual(cur_point, dest_point) then
return makePath(cur_point)
else
_close_map[cur_point.key] = cur_point
local next_points = getNextPoints(cur_point)
for i = 1, #next_points do
local next_point = next_points[i]
if _open_map[next_point.key] == nil and _close_map[next_point.key] == nil and isObstacle(next_point) == false then
_open_map[next_point.key] = next_point
table.insert(_open_list, next_point)
end
end
table.sort(_open_list, compareF)
end
end
return nil
end
function init()
_open_list = {}
_open_map = {}
_close_map = {}
_path = {}
_map_data = {}
for i = 1, _deleget.height do
_map_data[i] = {}
for j = 1, _deleget.width do
local value = _deleget.getValue(j, i)
_map_data[i][j] = value
end
end
_open_map[getKey(_start_point)] = _start_point
table.insert(_open_list, _start_point)
end
function createPoint(x, y)
local point = {
["x"] = x,
["y"] = y,
["last"] = nil,
["g_value"] = 0,
["h_value"] = 0,
["f_value"] = 0
}
point["key"] = getKey(point)
return point
end
-- 得到下一个可以移动的点
-- @param point 当前所在点
function getNextPoints(point)
local next_points = {}
for i = 1, #_deleget.directions do
local offset = _deleget.directions[i]
local next_point = createPoint(point.x + offset[1], point.y + offset[2])
next_point["last"] = point
if next_point.x >= 1 and next_point.x <= _deleget.width and next_point.y >= 1 and next_point.y <= _deleget.height then
next_point["g_value"] = _deleget.g(point, next_point)
next_point["h_value"] = _deleget.h(point, _dest_point)--math.abs(next_points.x - _dest_point.x) + math.abs(next_points.y - _dest_point.y)
next_point["f_value"] = next_point.g_value + next_point.h_value
table.insert(next_points, next_point)
end
end
return next_points
end
-- 得到路径
-- @param end_point 目标点
function makePath(end_point)
_path = {}
local point = end_point
while point.last ~= nil do
table.insert(_path, createPoint(point.x, point.y))
point = point.last
end
local start_point = point
table.insert(_path, start_point)
return _path
end
-- 两个点的代价比较器
function compareF(point1, point2)
return point1.f_value < point2.f_value
end
-- 是否是障碍物
function isObstacle(point)
local value = _map_data[point.y][point.x]
if value == 1 then
return true
end
return false
end
-- 两个点是否是同一个点
function isEqual(point1, point2)
return point1.key == point2.key
end
-- 根据点得到点的key
function getKey(point)
local key = string.format("%d,%d", point.x, point.y)
return key
end
下面是工具类PathUtil的用法
local deleget = {}
deleget.g = function(point1, point2)
return math.abs(point1.x - point2.x) + math.abs(point1.y - point2.y)
end
deleget.h = deleget.g
deleget.getValue = function(j, i)
local index = FindTreasureUtil.getIndex(j, i)
local map_info = _map_info.map[index]
if map_info.display == 0 and map_info.eid ~= 1 then
return 0
end
return 1
end
deleget.directions = {{-1, 0}, {0, -1}, {0, 1}, {1, 0}} -- 左，上，下，右
deleget.width = _cols
deleget.height = _rows
local dest_row, dest_col = FindTreasureUtil.getMapPosition(tag)
local dest_point = PathUtil.createPoint(dest_col, dest_row)
local start_row, start_col = FindTreasureUtil.getMapPosition(_player_index)
local start_point = PathUtil.createPoint(start_col, start_row)
_path = PathUtil.findPath(deleget, start_point, dest_point)
_path就是我们找到的路径，起点为最后一个元素，终点为第一个元素
‘肆’ 如何基于cocos2dx3.x实现A星寻路算法
在学习本篇教程之前，如果你有cocos2d-x的开发经验，将会有所帮助。如果没有也没关系，因为你可以将这里讲解的例子迁移到其他的语言或者框架中。
找到到达你键盘的最短路径，开始吧！
Maze猫
首先介绍下我们将要在本篇教程中开发的简单游戏。
前往下载本篇教程的 工程代码 。编译运行工程，你将看到以下画面。
在这款游戏中，你扮演着一只小偷猫，在一个由危险的狗守护着的地牢里小心穿行。如果你试图穿过一只狗，他会把你吃掉 – 除非你可以用骨头去贿赂它！
所以在这款游戏中，你的任务是尝试以正确的顺序捡起骨头，然后 寻找路线 穿过狗逃离。
注意到猫只能水平或者垂直的移动（例如不能斜线移动），并且会从一个方块的中心点移动到另一个中心点。每个方块既可以是可通行的也可以是不可通行的。
尝试下这款游戏，看看你能否找到出路！建议你阅读代码以熟悉它的原理。这是一款相当普通的方块-地图式游戏，我们会在接下来的教程中修改它并使用上A星寻路算法。
Maze猫和A星概览
正如你所看到的，当你点击地图某处时，猫会沿着你点击的方向跳到相邻的方块上。
我们想对程序做修改，让猫持续的往你点击的方块方向前进，就像许多RPGs或者point-and-click冒险类游戏。
让我们看下控制触摸事件代码的工作原理。如果你打开HelloWorldScene.cpp文件，你将看到像下面这样去实现触摸操作：
auto listener = EventListenerTouchOneByOne::create();
listener->setSwallowTouches( true );
listener->onTouchBegan = [ this ](Touch *touch, Event *event){
if (_gameOver)
{
return false ;
}
Point touchLocation = _tileMap->convertTouchToNodeSpace(touch);
_cat->moveToward(touchLocation);
return true ;
};
_eventDispatcher->(listener, this );
你可以看到这里只是对猫精灵调用了一个方法，让猫在方块地图上往你点击的地方移动。
我们现在要做的是修改在CatSprite.m文件中的以下方法，寻找到达该点的最短路径，并且开始前进：
void CatSprite::moveToward( const Point &target)
{
}
创建ShortestPathStep类
我们开始创建一个内部类，代表路径上的一步操作。在这种情况下，它是一个方块和由A星算法计算出来的的F,G和H scores。
class ShortestPathStep : public cocos2d::Object
{
public :
ShortestPathStep();
~ShortestPathStep();
static ShortestPathStep *createWithPosition( const cocos2d::Point &pos);
bool initWithPosition( const cocos2d::Point &pos);
int getFScore() const ;
bool isEqual( const ShortestPathStep *other) const ;
std::string getDescription() const ;
CC_SYNTHESIZE(cocos2d::Point, _position, Position);
CC_SYNTHESIZE( int , _gScore, GScore);
CC_SYNTHESIZE( int , _hScore, HScore);
CC_SYNTHESIZE(ShortestPathStep*, _parent, Parent);
};
现在添加以下代码到CatSprite.cpp文件的顶部。
CatSprite::ShortestPathStep::ShortestPathStep() :
_position(Point::ZERO),
_gScore(0),
_hScore(0),
_parent(nullptr)
{
}
CatSprite::ShortestPathStep::~ShortestPathStep()
{
}
CatSprite::ShortestPathStep *CatSprite::ShortestPathStep::createWithPosition( const Point &pos)
{
ShortestPathStep *pRet = new ShortestPathStep();
if (pRet && pRet->initWithPosition(pos))
{
pRet->autorelease();
return pRet;
}
else
{
CC_SAFE_DELETE(pRet);
return nullptr;
}
}
bool CatSprite::ShortestPathStep::initWithPosition( const Point &pos)
{
bool bRet = false ;
do
{
this ->setPosition(pos);
bRet = true ;
} while (0);
return bRet;
}
int CatSprite::ShortestPathStep::getFScore() const
{
return this ->getGScore() + this ->getHScore();
}
bool CatSprite::ShortestPathStep::isEqual( const CatSprite::ShortestPathStep *other) const
{
return this ->getPosition() == other->getPosition();
}
std::string CatSprite::ShortestPathStep::getDescription() const
{
return StringUtils::format( "pos=[%.0f;%.0f] g=%d h=%d f=%d" ,
this ->getPosition().x, this ->getPosition().y,
this ->getGScore(), this ->getHScore(), this ->getFScore());
}
正如所见，这是一个很简单的类，记录了以下内容：
- 方块的坐标
- G值（记住，这是开始点到当前点的方块数量）
- H值（记住，这是当前点到目标点的方块估算数量）
- Parent是它的上一步操作
- F值，这是方块的和值（它是G+H的值）
这里定义了getDescription方法，以方便调试。创建了isEquals方法，当且仅当两个ShortestPathSteps的方块坐标相同时，它们相等（例如它们代表着相同的方块）。
创建Open和Closed列表
打开CatSprite.h文件，添加如下代码：
cocos2d::Vector _spOpenSteps;
cocos2d::Vector _spClosedSteps;
检查开始和结束点
重新实现moveToward方法，获取当前方块坐标和目标方块坐标，然后检查是否需要计算一条路径，最后测试目标方块坐标是否可行走的（在这里只有墙壁是不可行走的）。打开CatSprite.cpp文件，修改moveToward方法，为如下：
void CatSprite::moveToward( const Point &target)
{
Point fromTileCoord = _layer->tileCoordForPosition( this ->getPosition());
Point toTileCoord = _layer->tileCoordForPosition(target);
if (fromTileCoord == toTileCoord)
{
CCLOG( "You're already there! :P" );
return ;
}
if (!_layer->isValidTileCoord(toTileCoord) || _layer->isWallAtTileCoord(toTileCoord))
{
SimpleAudioEngine::getInstance()->playEffect( "hitWall.wav" );
return ;
}
CCLOG( "From: %f, %f" , fromTileCoord.x, fromTileCoord.y);
CCLOG( "To: %f, %f" , toTileCoord.x, toTileCoord.y);
}
编译运行，在地图上进行点击，如果不是点击到墙壁的话，可以在控制台看到如下信息：
From: 24.000000, 0.000000
To: 20.000000, 0.000000
其中 **From** 就是猫的方块坐标，**To**就是所点击的方块坐标。
实现A星算法
根据算法，第一步是添加当前坐标到open列表。还需要三个辅助方法：
- 一个方法用来插入一个ShortestPathStep对象到适当的位置（有序的F值）
- 一个方法用来计算从一个方块到相邻方块的移动数值
- 一个方法是根据"曼哈顿距离"算法，计算方块的H值
打开CatSprite.cpp文件，添加如下方法：
void CatSprite::insertInOpenSteps(CatSprite::ShortestPathStep *step)
{
int stepFScore = step->getFScore();
ssize_t count = _spOpenSteps.size();
ssize_t i = 0;
for (; i < count; ++i)
{
if (stepFScore <= _spOpenSteps.at(i)->getFScore())
{
break ;
}
}
_spOpenSteps.insert(i, step);
}
int CatSprite::computeHScoreFromCoordToCoord( const Point &fromCoord, const Point &toCoord)
{
// 忽略了可能在路上的各种障碍
return abs(toCoord.x - fromCoord.x) + abs(toCoord.y - fromCoord.y);
}
int CatSprite::( const ShortestPathStep *fromStep, const ShortestPathStep *toStep)
{
// 因为不能斜着走，而且由于地形就是可行走和不可行走的成本都是一样的
// 如果能够对角移动，或者有沼泽、山丘等等，那么它必须是不同的
return 1;
}
接下来，需要一个方法去获取给定方块的所有相邻可行走方块。因为在这个游戏中，HelloWorld管理着地图，所以在那里添加方法。打开HelloWorldScene.cpp文件，添加如下方法：
PointArray *HelloWorld::( const Point &tileCoord) const
{
PointArray *tmp = PointArray::create(4);
// 上
Point p(tileCoord.x, tileCoord.y - 1);
if ( this ->isValidTileCoord(p) && ! this ->isWallAtTileCoord(p))
{
tmp->addControlPoint(p);
}
// 左
p.setPoint(tileCoord.x - 1, tileCoord.y);
if ( this ->isValidTileCoord(p) && ! this ->isWallAtTileCoord(p))
{
tmp->addControlPoint(p);
}
// 下
p.setPoint(tileCoord.x, tileCoord.y + 1);
if ( this ->isValidTileCoord(p) && ! this ->isWallAtTileCoord(p))
{
tmp->addControlPoint(p);
}
// 右
p.setPoint(tileCoord.x + 1, tileCoord.y);
if ( this ->isValidTileCoord(p) && ! this ->isWallAtTileCoord(p))
{
tmp->addControlPoint(p);
}
return tmp;
}
可以继续CatSprite.cpp中的moveToward方法了，在moveToward方法的后面，添加如下代码：
bool pathFound = false ;
_spOpenSteps.clear();
_spClosedSteps.clear();
// 首先，添加猫的方块坐标到open列表
this ->insertInOpenSteps(ShortestPathStep::createWithPosition(fromTileCoord));
do
{
// 得到最小的F值步骤
// 因为是有序列表，第一个步骤总是最小的F值
ShortestPathStep *currentStep = _spOpenSteps.at(0);
// 添加当前步骤到closed列表
_spClosedSteps.pushBack(currentStep);
// 将它从open列表里面移除
// 需要注意的是，如果想要先从open列表里面移除，应小心对象的内存
_spOpenSteps.erase(0);
// 如果当前步骤是目标方块坐标，那么就完成了
if (currentStep->getPosition() == toTileCoord)
{
pathFound = true ;
ShortestPathStep *tmpStep = currentStep;
CCLOG( "PATH FOUND :" );
do
{
CCLOG( "%s" , tmpStep->getDescription().c_str());
tmpStep = tmpStep->getParent(); // 倒退
} while (tmpStep); // 直到没有上一步
_spOpenSteps.clear();
_spClosedSteps.clear();
break ;
}
// 得到当前步骤的相邻方块坐标
PointArray *adjSteps = _layer->(currentStep->getPosition());
for (ssize_t i = 0; i < adjSteps->count(); ++i)
{
ShortestPathStep *step = ShortestPathStep::createWithPosition(adjSteps->getControlPointAtIndex(i));
// 检查步骤是不是已经在closed列表
if ( this ->getStepIndex(_spClosedSteps, step) != -1)
{
continue ;
}
// 计算从当前步骤到此步骤的成本
int moveCost = this ->(currentStep, step);
// 检查此步骤是否已经在open列表
ssize_t index = this ->getStepIndex(_spOpenSteps, step);
// 不在open列表，添加它
if (index == -1)
{
// 设置当前步骤作为上一步操作
step->setParent(currentStep);
// G值等同于上一步的G值 + 从上一步到这里的成本
step->setGScore(currentStep->getGScore() + moveCost);
// H值即是从此步骤到目标方块坐标的移动量估算值
step->setHScore( this ->computeHScoreFromCoordToCoord(step->getPosition(), toTileCoord));
// 按序添加到open列表
this ->insertInOpenSteps(step);
}
else
{
// 获取旧的步骤，其值已经计算过
step = _spOpenSteps.at(index);
// 检查G值是否低于当前步骤到此步骤的值
if ((currentStep->getGScore() + moveCost) < step->getGScore())
{
// G值等同于上一步的G值 + 从上一步到这里的成本
step->setGScore(currentStep->getGScore() + moveCost);
// 因为G值改变了，F值也会跟着改变
// 所以为了保持open列表有序，需要将此步骤移除，再重新按序插入
// 在移除之前，需要先保持引用
step->retain();
// 现在可以放心移除，不用担心被释放
_spOpenSteps.erase(index);
// 重新按序插入
this ->insertInOpenSteps(step);
// 现在可以释放它了，因为open列表应该持有它
step->release();
}
}
}
} while (_spOpenSteps.size() > 0);
if (!pathFound)
{
SimpleAudioEngine::getInstance()->playEffect( "hitWall.wav" );
}
添加以下方法：
ssize_t CatSprite::getStepIndex( const cocos2d::Vector &steps, const CatSprite::ShortestPathStep *step)
{
for (ssize_t i = 0; i < steps.size(); ++i)
{
if (steps.at(i)->isEqual(step))
{
return i;
}
}
return -1;
}
编译运行，在地图上进行点击，如下图所示：
From: 24.000000, 0.000000
To: 23.000000, 3.000000
PATH FOUND :
pos=[23;3] g=10 h=0 f=10
pos=[22;3] g=9 h=1 f=10
pos=[21;3] g=8 h=2 f=10
pos=[20;3] g=7 h=3 f=10
pos=[20;2] g=6 h=4 f=10
pos=[20;1] g=5 h=5 f=10
pos=[21;1] g=4 h=4 f=8
pos=[22;1] g=3 h=3 f=6
pos=[23;1] g=2 h=2 f=4
pos=[24;1] g=1 h=3 f=4
pos=[24;0] g=0 h=0 f=0
注意该路径是从后面建立的，所以必须从下往上看猫选择了哪条路径。
跟随路径前进
现在已经找到了路径，只需让猫跟随前进即可。需要创建一个数组去存储路径，打开CatSprite.h文件，添加如下代码：
cocos2d::Vector _shortestPath;
打开CatSprite.cpp文件，更改moveToward方法，注释掉语句**bool pathFound = false**;，如下：
//bool pathFound = false;
替换语句**pathFound = true;**为如下：
//pathFound = true;
this ->(currentStep);
并且注释掉下方的调试语句：
//ShortestPathStep *tmpStep = currentStep;
//CCLOG("PATH FOUND :");
//do
//{
// CCLOG("%s", tmpStep->getDescription().c_str());
// tmpStep = tmpStep->getParent(); // 倒退
/
‘伍’ 如何在使用Cocos2D中实现A星（A*）寻路算法
实现A星算法
根据算法，第一步是添加当前坐标到open列表。还需要三个辅助方法：
- 一个方法用来插入一个ShortestPathStep对象到适当的位置（有序的F值）
- 一个方法用来计算从一个方块到相邻方块的移动数值
- 一个方法是根据"曼哈顿距离"算法，计算方块的H值。
ssize_t CatSprite::getStepIndex(const cocos2d::Vector<CatSprite::ShortestPathStep *> &steps, const CatSprite::ShortestPathStep *step)
{
for (ssize_t i = 0; i < steps.size(); ++i)
{
if (steps.at(i)->isEqual(step))
{
return i;
}
}
return -1;
}
‘陆’ A星寻路算法和Unity自带的寻路相比有什么优势
在理解Navigation的时候，首先要明确两个知识点：
AStar：AStar是路点寻路算法中的一种，同时AStar不属于贪婪算法，贪婪算法适合动态规划，寻找局部最优解，不保证最优解。AStar是静态网格中求解最短路最有效的方法。也是耗时的算法，不宜寻路频繁的场合。一般来说适合需求精确的场合。
性能和内存占用率都还行，和启发式的搜索一样，能够根据改变网格密度、网格耗散来进行调整精确度。
A Star一般使用场景：
策略游戏的策略搜索
方块格子游戏中的格子寻路
Navigation：网格寻路算法，严格意义上它属于”拐角点算法”，效率是比较高的，但是不保证最优解算法。Navigation相对来说消耗内存更大，性能的话还不错。
Navigation一般使用场景：
游戏场景的怪物寻路
动态规避障碍
它们二者事件的实现方式和原理都不同。
AStar的话，