我正在使用由三角形组成的navmesh图。为了找到从开始到目标点的最短路径，我考虑了A *算法。虽然我想进行粗略的初步搜索以找到从开始到目标的路径，但是需要大量计算才变得非常麻烦。
在从目标（g）和启发式（h）计算适应度（f）时，大多数教程都会告诉您计算＆＃39; h＆＃39;通过当前位置和目标之间的距离差异，然后找到最小值为f＆＃39;的网格/三角形。对于像半圆一样的路径，在直径的相对边缘处有一个起点和目标，至少有一个＆＃39; f＆＃39;将朝着导致死胡同的目标方向发展。希望你明白我在说什么。 所以，最低价值的是＆＃39; f＆＃39;并不总是正确的。因此，您可能需要计算彼此连接的每个三角形并检查直到它达到目标。
有没有更好的方法来计算启发式？ navmesh有更好的寻路算法吗？
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您可以尝试最小生成树。它不是那么快，但比蛮力更快。