【游戏跨场景寻路】基于egret(白鹭)的游戏地图跨场景寻路功能的实现

2024-08-27 03:58

本文主要是介绍【游戏跨场景寻路】基于egret(白鹭)的游戏地图跨场景寻路功能的实现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

每次时间久了算法就会淡忘,温故耗时,故做下整理,方便日后取材。

参考网址:

        原理性讲解:https://www.toutiao.com/a6540828594954830340/ 

        基于as3的代码:https://blog.csdn.net/sjt223857130/article/details/77199601

        堆优化理解:https://www.cnblogs.com/jason2003/p/7222182.html

        基于C++的代码:https://blog.csdn.net/qq_35644234/article/details/60870719

        相关注释:https://www.cnblogs.com/zzzPark/p/6060780.html

        代码参考:https://blog.csdn.net/u013052238/article/details/80273042

此文主要讲跨地图间的最短路径,AI 寻路参考 A* 算法:https://blog.csdn.net/u013052238/article/details/53375860,以及A*算法的优化:https://blog.csdn.net/u013052238/article/details/78126019

 

一、以下图作为多地图顶点:

二、地图数据字典配置简要设置如下:

{"A": {"B": {"len": 6},"C": {"len": 3}},"B": {"A": {"len": 6},"C": {"len": 2},"D": {"len": 5}},"C": {"A": {"len": 3},"B": {"len": 2},"D": {"len": 3},"E": {"len": 4}},"D": {"B": {"len": 5},"C": {"len": 3},"E": {"len": 2},"F": {"len": 3}},"E": {"C": {"len": 4},"D": {"len": 2},"F": {"len": 5}},"F": {"D": {"len": 3},"E": {"len": 5}}
}

三、为地图设置Vo类,这里简单设置MapVo类,带有mapId属性(如上的A~F顶点)


/**顶点地图数据 */
class MapVo {public mapID: string = "";
}

四、新建地图数据类存储对应矩阵的相关数据,这里设置MGraph(邻接矩阵)类:

/**邻接矩阵 */
class MGraph {/**邻接矩阵数组 */public edgeMatrixList: number[][];/**顶点数 */public pointNumber: number;/**存放顶点信息 */public mapDataList: MapVo[];public constructor() {this.edgeMatrixList = [];this.mapDataList = [];this.pointNumber = 0;}
}

五、新建类CrossMap初始化地图数据:

class CrossMap {/**地图配置表数据 */private gMapSource: any;/**INFINITY: 无穷大 */private INFINITY: number = 999999;/**邻接矩阵数据 */private gMGraph: MGraph;public constructor(mapSourcelist: any) {this.gMapSource = mapSourcelist;this.gMGraph = new MGraph();this.gMGraph.pointNumber = Object.keys(this.gMapSource).length;for (let point in this.gMapSource) {let _mapVo: MapVo = new MapVo();this.gMGraph.mapDataList.push(_mapVo);_mapVo.mapID = point;}//建立图的邻接矩阵for (let i: number = 0; i < this.gMGraph.pointNumber; i++) {if (!this.gMGraph.edgeMatrixList[i]) {this.gMGraph.edgeMatrixList[i] = [];}for (let j: number = 0; j < this.gMGraph.pointNumber; j++) {//计算i到j的权值let mapI: string = this.gMGraph.mapDataList[i].mapID;let mapJ: string = this.gMGraph.mapDataList[j].mapID;if (this.gMapSource[mapI]) {if (this.gMapSource[mapI][mapJ]) {				//判断地图I到地图J能不能走通this.gMGraph.edgeMatrixList[i][j] = this.gMapSource[mapI][mapJ].len;//权值设为配置// this.gMGraph.edgeMatrixList[i][j] = 1;	//默认给权值都为1continue;}}this.gMGraph.edgeMatrixList[i][j] = this.INFINITY;}}console.log("图的邻接矩阵为:", this.gMGraph.edgeMatrixList);/**导出路径数据 */this.exportPath();}/**保存搜索完后所有相关的路径字典 */private allPathDic: { [mapId: string]: string[] } = {};private exportPath(){......}
}

获得地图的邻接矩阵数据如下:

六、开始迪杰斯特拉算法查找各个点距离其他点的最短路径:

/**保存所有路径字典 */private allPathDic: { [mapId: string]: string[] } = {};private exportPath() {let time = egret.getTimer();let pointNum: number = this.gMGraph.pointNumber;for (let i: number = 0; i < pointNum; i++) {this.dijkstra(i, this.gMGraph);}console.log("跨地图数据生成耗时:" + (egret.getTimer() - time) + "ms");}private dijkstra(sourcePoint: number, _MGraph: MGraph) {let dist: number[] = [];					//从原点sourcePoint到其他的各定点当前的最短路径长度let path: number[] = [];					//path[i]表示从原点到定点i之间最短路径的前驱节点let selectList: number[] = [];  			//选定的顶点的集合let minDistance, point = 0;for (let i = 0; i < _MGraph.pointNumber; i++) {dist[i] = _MGraph.edgeMatrixList[sourcePoint][i];       		//距离初始化selectList[i] = 0;                        						//selectList[]置空  0 表示 i 不在selectList集合中if (_MGraph.edgeMatrixList[sourcePoint][i] < this.INFINITY) {   //路径初始化path[i] = sourcePoint;} else {path[i] = -1;}}selectList[sourcePoint] = 1;                  				//原点编号sourcePoint放入selectList中path[sourcePoint] = 0;for (let i = 0; i < _MGraph.pointNumber; i++) {             //循环直到所有顶点的最短路径都求出minDistance = this.INFINITY;                    		//minDistance置最小长度初值for (let j = 0; j < _MGraph.pointNumber; j++)        	//选取不在selectList中且具有最小距离的顶点pointif (selectList[j] == 0 && dist[j] < minDistance) {point = j;minDistance = dist[j];}selectList[point] = 1;                       		 	//顶点point加入selectList中for (let j = 0; j < _MGraph.pointNumber; j++)        	//修改不在selectList中的顶点的距离if (selectList[j] == 0)if (_MGraph.edgeMatrixList[point][j] < this.INFINITY && dist[point] + _MGraph.edgeMatrixList[point][j] < dist[j]) {dist[j] = dist[point] + _MGraph.edgeMatrixList[point][j];path[j] = point;}}this.putBothpath(_MGraph, dist, path, selectList, _MGraph.pointNumber, sourcePoint);//获取路径}private putBothpath(_MGraph: MGraph, dist: number[], path: number[], selectList: number[], pointNumber: number, sourcePoint: number) {for (let i = 0; i < pointNumber; i++) {if (selectList[i] == 1 && dist[i] < this.INFINITY) {/**路径点列表 */let pathVexsList: string[] = [];pathVexsList.push(_MGraph.mapDataList[sourcePoint].mapID);	//起点this.findPath(_MGraph, path, i, sourcePoint, pathVexsList);pathVexsList.push(_MGraph.mapDataList[i].mapID);			//终点/**测试 */let pathStr: string = "";for (let j: number = 0; j < pathVexsList.length; j++) {pathStr += pathVexsList[j];if (j != pathVexsList.length - 1) {						//不是结尾就加间隔符pathStr += "-";}}/**测试 */let _pathKey: string = _MGraph.mapDataList[sourcePoint].mapID + "-" + _MGraph.mapDataList[i].mapID;if (!this.allPathDic[_pathKey]) {							//不存在this.allPathDic[_pathKey] = pathVexsList;}console.log("从 " + _MGraph.mapDataList[sourcePoint].mapID + " 到 " + _MGraph.mapDataList[i].mapID + " 的最短路径长度为: " + dist[i] + "\t 路径为: " + pathStr);}else {console.log('从 ' + _MGraph.mapDataList[sourcePoint].mapID + ' 到 ' + _MGraph.mapDataList[i].mapID + ' 不存在路径      ');}}}private findPath(_MGraph: MGraph, path: number[], i: number, sourcePoint: number, pathVexsList: string[]) {  //前向递归查找路径上的顶点let point;point = path[i];if (point == sourcePoint) return;    								//找到了起点则返回this.findPath(_MGraph, path, point, sourcePoint, pathVexsList);    	//找顶点point的前一个顶点sourcePointpathVexsList.push(_MGraph.mapDataList[point].mapID);}

查找得到路径存如下:

从 A 到 A 不存在路径           
从 A 到 B 的最短路径长度为: 5	 路径为: A-C-B     
从 A 到 C 的最短路径长度为: 3	 路径为: A-C     
从 A 到 D 的最短路径长度为: 6	 路径为: A-C-D     
从 A 到 E 的最短路径长度为: 7	 路径为: A-C-E     
从 A 到 F 的最短路径长度为: 9	 路径为: A-C-D-F从 B 到 A 的最短路径长度为: 5	 路径为: B-C-A     
从 B 到 B 不存在路径           
从 B 到 C 的最短路径长度为: 2	 路径为: B-C     
从 B 到 D 的最短路径长度为: 5	 路径为: B-D     
从 B 到 E 的最短路径长度为: 6	 路径为: B-C-E     
从 B 到 F 的最短路径长度为: 8	 路径为: B-D-F 从 C 到 A 的最短路径长度为: 3	 路径为: C-A     
从 C 到 B 的最短路径长度为: 2	 路径为: C-B     
从 C 到 C 不存在路径           
从 C 到 D 的最短路径长度为: 3	 路径为: C-D     
从 C 到 E 的最短路径长度为: 4	 路径为: C-E     
从 C 到 F 的最短路径长度为: 6	 路径为: C-D-F 从 D 到 A 的最短路径长度为: 6	 路径为: D-C-A     
从 D 到 B 的最短路径长度为: 5	 路径为: D-B     
从 D 到 C 的最短路径长度为: 3	 路径为: D-C     
从 D 到 D 不存在路径           
从 D 到 E 的最短路径长度为: 2	 路径为: D-E     
从 D 到 F 的最短路径长度为: 3	 路径为: D-F  从 E 到 A 的最短路径长度为: 7	 路径为: E-C-A     
从 E 到 B 的最短路径长度为: 6	 路径为: E-C-B     
从 E 到 C 的最短路径长度为: 4	 路径为: E-C     
从 E 到 D 的最短路径长度为: 2	 路径为: E-D     
从 E 到 E 不存在路径           
从 E 到 F 的最短路径长度为: 5	 路径为: E-F  从 F 到 A 的最短路径长度为: 9	 路径为: F-D-C-A     
从 F 到 B 的最短路径长度为: 8	 路径为: F-D-B     
从 F 到 C 的最短路径长度为: 6	 路径为: F-D-C     
从 F 到 D 的最短路径长度为: 3	 路径为: F-D     
从 F 到 E 的最短路径长度为: 5	 路径为: F-E     
从 F 到 F 不存在路径

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

这篇关于【游戏跨场景寻路】基于egret(白鹭)的游戏地图跨场景寻路功能的实现的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1110566

相关文章

windos server2022里的DFS配置的实现

《windosserver2022里的DFS配置的实现》DFS是WindowsServer操作系统提供的一种功能,用于在多台服务器上集中管理共享文件夹和文件的分布式存储解决方案,本文就来介绍一下wi... 目录什么是DFS?优势:应用场景:DFS配置步骤什么是DFS?DFS指的是分布式文件系统(Distr

NFS实现多服务器文件的共享的方法步骤

《NFS实现多服务器文件的共享的方法步骤》NFS允许网络中的计算机之间共享资源,客户端可以透明地读写远端NFS服务器上的文件,本文就来介绍一下NFS实现多服务器文件的共享的方法步骤,感兴趣的可以了解一... 目录一、简介二、部署1、准备1、服务端和客户端:安装nfs-utils2、服务端:创建共享目录3、服

C#使用yield关键字实现提升迭代性能与效率

《C#使用yield关键字实现提升迭代性能与效率》yield关键字在C#中简化了数据迭代的方式,实现了按需生成数据,自动维护迭代状态,本文主要来聊聊如何使用yield关键字实现提升迭代性能与效率,感兴... 目录前言传统迭代和yield迭代方式对比yield延迟加载按需获取数据yield break显式示迭

Python实现高效地读写大型文件

《Python实现高效地读写大型文件》Python如何读写的是大型文件,有没有什么方法来提高效率呢,这篇文章就来和大家聊聊如何在Python中高效地读写大型文件,需要的可以了解下... 目录一、逐行读取大型文件二、分块读取大型文件三、使用 mmap 模块进行内存映射文件操作(适用于大文件)四、使用 pand

python实现pdf转word和excel的示例代码

《python实现pdf转word和excel的示例代码》本文主要介绍了python实现pdf转word和excel的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价... 目录一、引言二、python编程1,PDF转Word2,PDF转Excel三、前端页面效果展示总结一

在MyBatis的XML映射文件中<trim>元素所有场景下的完整使用示例代码

《在MyBatis的XML映射文件中<trim>元素所有场景下的完整使用示例代码》在MyBatis的XML映射文件中,trim元素用于动态添加SQL语句的一部分,处理前缀、后缀及多余的逗号或连接符,示... 在MyBATis的XML映射文件中,<trim>元素用于动态地添加SQL语句的一部分,例如SET或W

Python xmltodict实现简化XML数据处理

《Pythonxmltodict实现简化XML数据处理》Python社区为提供了xmltodict库,它专为简化XML与Python数据结构的转换而设计,本文主要来为大家介绍一下如何使用xmltod... 目录一、引言二、XMLtodict介绍设计理念适用场景三、功能参数与属性1、parse函数2、unpa

C#实现获得某个枚举的所有名称

《C#实现获得某个枚举的所有名称》这篇文章主要为大家详细介绍了C#如何实现获得某个枚举的所有名称,文中的示例代码讲解详细,具有一定的借鉴价值,有需要的小伙伴可以参考一下... C#中获得某个枚举的所有名称using System;using System.Collections.Generic;usi

Go语言实现将中文转化为拼音功能

《Go语言实现将中文转化为拼音功能》这篇文章主要为大家详细介绍了Go语言中如何实现将中文转化为拼音功能,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 有这么一个需求:新用户入职 创建一系列账号比较麻烦,打算通过接口传入姓名进行初始化。想把姓名转化成拼音。因为有些账号即需要中文也需要英

C# 读写ini文件操作实现

《C#读写ini文件操作实现》本文主要介绍了C#读写ini文件操作实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 目录一、INI文件结构二、读取INI文件中的数据在C#应用程序中,常将INI文件作为配置文件,用于存储应用程序的