目录

引入 

一.基本概念

二.算法原理

①用宽度优先搜索

②狄克斯特拉算法

③A*算法

三.需要注意

四.c++伪代码

最后

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引入 

今天想跟大家聊的，是我们经常用到，但是却让大家觉得十分神秘的那个算法：A* 。

这是一个远古而又非常经典的游戏——红警和贪玩蓝月

玩的时候，就会发现这里面的兵，你只要指定好地点，他们就会自己朝目的地进发，最终去向你指定的地点。。。（这段是看了别人的文章之后乱编出来的）

很多游戏也是这样，它会将你指定的人物，以一定的路径，到达某地（逐渐抽象）。简单来说，就是寻路。

在游戏，乃至生活之中，在很多地方会有寻路的需求。而我们因为各种原因，总会寻求最短的路线，在计算机科学中，这种寻求最短路径的问题统称为最短路径问题。

而A*（star）算法，则是求最短路问题中的一种较好算法。

一.基本概念

本期，我将通过广度优先搜索、狄克斯特拉算法来讲A*算法。

广度优先搜索：从起点开始，有由近及远进行广泛搜索。不仅适用于常规路径查找，还适用于程序地图生成、流场寻路、距离映射和其他类型的地图分析。不过，时间复杂度较大，当终点离起点较远时，搜索时间会比较长。

 狄克斯特拉算法：狄克斯特拉算法让我们考虑需要探索路径的优先级。它不是平等地探索所有可能的路径，而是倾向于探索移动成本较低的路径。不足之处在于将其他的顶点的最短路径也计算出来，而这部分是无用的。

A*算法 ：在狄克斯特拉算法的基础上，选取路径时，会先估算一个值，以此省去一些无用的计算。

二.算法原理

现在，给出一个迷宫，请你求出起点S到终点G的最短路线。

我们可以把迷宫看作是一个图，其中每个方块都是一个顶点，各顶点间的距离都为1.就像这样：

那么，我们就可以做了。 

①用宽度优先搜索

用宽度优先搜索求最短路径的结果会如上图所示，方块中的数字表示从起点到该顶点的距离，蓝色和红色的方块表示搜索过的区域，红色方块同时还表示从S到G的最短路径。很显然，宽度优先搜索是一种盲目的查找，比较暴力。

②狄克斯特拉算法

用狄克斯特拉算法求最短路径的结果会如上图所示，方块中的数字表示从起点到该顶点的距离（权重），蓝色和橙色的方块表示搜索过的区域，橙色方块同时还表示从S到G的最短路径。

  

狄克斯特拉算法只根据起点到候补顶点的距离来决定下一个顶点。因此，它无法发现蓝色箭头所指的这两条路径其实离终点越来越远，同样会继续搜索。

这时候，我们就需要A*算法了。

③A*算法

而A*算法不仅会考虑从起点到候补顶点的距离， 还会考虑从当前所在顶点到终点的估算距离。此处我们用的是 将顶点到终点的直线距离四舍五入后的值。

注：估算距离是可以自由设定的，并不局限于此处设定的，合理即可。

 分别计算起点周围每个顶点的权重。计算方法 是“从起点到该顶点的距离”（方块左下）加上 “距离估算值”（方块右下）。

选择一个距离最小的顶点，用橙色表示。 

将选择的顶点设为搜索完毕状态。 

计算搜索完毕的顶点到下一个顶点的距离。 

选择距离最短的一个顶点。 

将选好的顶点设为搜索完毕状态。之后重复上述操作，直到到达终点为止。 

搜索中…… 

 搜索完毕。非常容易看出，效率比前两者都高得多。

总的来说，这个搜索就只是增加了一个估算值，并将估算值加入距离而已。其余都与 狄克斯特拉算法 搜索相似。

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三.需要注意

如果我们能得到一些启发信息，即各个顶点到终点的大致距离（这个距离不需是准确的值）我们就能使用 A* 算法。当然，有时这类信息是完全无法估算的，这时就不能 使用 A* 算法。

距离估算值越接近当前顶点到终点的实际值，A* 算法的搜索效率也就越高；反过 来，如果距离估算值与实际值相差较大，那么该算法的效率可能会比狄克斯特拉算法的 还要低。如果差距再大一些，甚至可能无法得到正确答案。

不过，当距离估算值小于实际距离时，是一定可以得到正确答案的（只是如果没有 设定合适的距离估算值，效率会变差）。

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四.c++伪代码

再看伪代码前，我先定义几个字母。F表示距离与估算值的和,G表示估算值。

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. 
        把当前格切换到关闭列表里. 
        for(遍历1-n个方向)
        {
            if (它不在开启列表中&&可行) 
            { 
                    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 FG
                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) 
                { 
                        把这一格的上一步改成当前格, 并且重新计算这一格的 G、F 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.

很显然，这是狄克斯特拉算法的伪代码，唯一不同的就是G：估算值。

需要注意的是：此处用的是do-while循环。它是 while 循环的变体。在检查while()条件是否为真之前，该循环首先会执行一次do{}之内的语句，然后在while()内检查条件是否为真，如果条件为真的话，就会重复do...while这个循环,直至while()为假。

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最后

祝大家元旦快乐，万事如意！

另：本文章同时收录于c++游戏专栏，标志着我开始写游戏制作笔记了！