Question

我正在实施A *算法。任何节点都可以连接到任何其他节点，前提是没有任何阻碍路径的情况，这种情况应该很少。这种方式发现路径通常包含少量节点（甚至可能只有2个），但是从节点移动到节点的选项非常多。在基于网格的A *算法视频中，我听说存储这些距离而不是一遍又一遍地计算它们是个好主意，但这是这种情况吗？节点的位置没有绑定到网格，在我看来，计算距离的字典会变得太大而无法使用（搜索密钥）。不应该有太多的节点（30到500），因此在字典中搜索相应值的499个参考比较需要的时间比每次计算距离要长吗？如果不是 - 这个字典搜索时间对于什么数量的节点很重要？下面是我使用的类的骨架代码。

class Node
{
    private Vector2 position;
    public Vector2 Position 
    {
        get 
        {
            return position;
        }
        set 
        {
            position = value; 
            calculatedDistances.Clear();
        }
    }
    private Dictionary<Node, float> calculatedDistances;

    public float DistanceTo(Node to)
    {
        float dist;
        if (calculatedDistances.TryGetValue(to, out dist))
        {
            return dist;
        }
        else
        {
            dist = Vector2.Distance(this.Position, to.Position);
            calculatedDistances.Add(to, dist);
            return dist;
        }
    }
}

Answer 1

性能特征总是非常依赖于您的实际数据集。您几乎不应该依赖于认为会更快的内容：个人资料个人资料。 C＃Stopwatch类很适合这个目的。

话虽如此，这里有一些关于你案件的想法：

字典可能不会进行499个参考比较。根据C＃字典的确切实现（根据MSDN，它使用哈希表），您可以接近O（1）查找，而不是O（n）（用于线性扫描）或O（log（n））（用于二进制搜索）。
使用A *，您无需使用节点之间的实际距离。任何充当“度量”的东西都可以。为了成为一个指标，它只需要总是正数（除非你比较相同的两个点，在这种情况下它必须是0）和距离A - >的距离。 B - ＆gt; C必须大于或等于A - > C.具体地说，您可以使用距离平方而不是距离。当您关注性能时，这可以节省昂贵的平方根计算。

我应该在基于非网格的A *算法中存储2d点之间的距离

1 个答案: