所以，我有一个简单的寻路算法，可以预先计算到几个目标端点的最短路径，每个目标端点的权重不同。这有点等同于一个端点在其与每个端点之间具有节点，尽管其边缘具有不同的权重。它使用的算法是一个简单的扩展算法，在1d中看这个（|表示墙， - 表示空间）：
5 - - - 3 | - - - 2 - - - - 2 5 4 - - 3 | - - - 2 - - - - 2 : Handled distance 5 nodes 5 4 3 - 3 | - - - 2 - - - - 2 : Handled distance 4 nodes 5 4 3 2 3 | - - - 2 - - - - 2 : Handled distance 3 nodes 5 4 3 2 3 | - - 1 2 1 - - 1 2 : Handled distance 2 nodes Done. Any remaining rooms are unreachable. 所以，假设我有一个像这样的预先计算的寻路解决方案，其中只有5个是目标：
- - - - | 5 4 3 2 1 -
如果我将墙改成房间。重新计算很简单。只需重新处理所有距离节点（但忽略已存在的节点）。但是，如果4成为墙，我无法找到一种有效的方法来处理该怎么做。显然结果如下：
- - - - | 5 | - - - -
然而，在二维解决方案中，我不确定如何有效地处理4.很容易存储4依赖于5因此需要重新计算，但我如何安全地确定其新的依赖关系和值？我宁愿避免重新计算整个数组。
一个优于零的解决方案（大致）仅重新计算曼哈顿距离为5的数组元素，并维护源信息。 这基本上意味着将算法重新应用到选定区域但是我可以做得更好吗？
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嗯。我想出的一个解决方案是： 保留每个节点可以最快到达的节点列表。如果节点成为墙，请检查可从哪个节点访问，并获取相应的列表。然后使用标准算法重新检查所有这些节点。到达新距离较小的节点时，请将其标记为需要重新测试。
取出未标记的标记节点的所有邻居，并在其上重新应用算法，忽略此技术命中的任何标记节点。如果重新应用的算法增加了标记节点的值，请使用新值。