Question

如果我有一个可以向四个方向移动的2D环境，但除了那些方向之外，我可以冲向一个方向，直到我撞到一堵墙，我将如何计算一个可接受的启发式？无论是移动还是破折号，每个都有一个G成本为1，所以冲刺和行走的权重相等。我应该使用A *吗？如果在某些情况下，多次冲刺会比移动更快地到达目的地，即使在某些时候你在冲刺后离目的地更远，哪种寻路方式能够计算最佳路径？

Answer 1

启发式：如果从不过度估算达到目标的成本，则可以接受启发式。由于您使用了四个基本方向，因此允许的启发式方法是在起点和终点之间采用曼哈顿距离（L1-Norm），称之为dist。然后将dist除以单个短划线中的切片数量。使用这种启发式方法，你无法高估它。

计算最佳路径：如果使用可接受的启发式算法，则可以使用A-Star计算最佳路径。关键是你的node.getNeighbors()方法返回与当前节点相邻的邻居，即返回（N）orth，（S）outh，（E）ast和（W）est，以及那些可到达的邻居从当前节点开始的短划线（即dashDist - 瓦片到N / S / E / W）。该方法可能如下所示：

public List<Node> getNeighbors(){
    List<Node> neighbors = new LinkedList<Node>();
    neighbors.addAll(this.getAdjacentNeighbors());
    neighbors.addAll(this.getDashableNeighbors());
    return neighbors;
}

private List<Node> getAdjacentNeighbors(){
    //implement code to get the adjacent neighbors
}

private List<Node> getDashableNeighbors(){
    //implement code to get the neighbors 1-dash away
}

另一个考虑因素：我认为短划线是直线发生的......在这种情况下，我建议调查JumpPointSearch algorithm。它利用了世界上的对称性来减少开集中的节点数。

A *使用潇洒技工寻路

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