CocosCreator之KUOKUO趣味文章：小怪A星寻路详解

对上一篇小怪系列文章作详细分析，帮助大家理解。
正文
首先，对于曼哈顿估价法。
你就可以理解为直线的一段或者几段距离的加和，直线距离。

// 曼哈顿估价法,传入当前点与目标点,返回估值
// abs 为取绝对值manHattan (nowPoint, pIndex) {let dx = Math.abs(nowPoint.x - pIndex.x);let dy = Math.abs(nowPoint.y - pIndex.y);return dx + dy;}

然后让我们分析一下路径上点的对象应该具有的信息。

// new 一个空对象
let obj = new Object();
// 每个网格的点的行和列 对应 x 和 y
obj.x = v.x;
obj.y = v.y;
obj.g = this.manHattan(v, this.mIndex);
obj.h = this.manHattan(v, this.pIndex);
// g 为从起点，沿着路径，移动到当前点的移动耗费。
// h 为从当前点到终点的移动耗费。这不包括障碍，单纯的是曼哈顿距离，也就是直线距离。因为我们不知道什么时候有障碍，这叫启发式。
// 我们的路径是通过反复遍历 open 列表并且选择具有最低 f 值装入 close 列表。因为 f 是综合值，调整 g 和 h 的比例会起到不同寻路效果。
obj.f = obj.g + obj.h;
// 起点无上级，然后搜索到目标点后可以轻易的靠着 parent 回溯到起点。
obj.parent = parent;

按步演示

在 start 中声明数据。

start () {// 小怪的坐标，起点this.mIndex = cc.v2(4, 0);// 玩家坐标点，终点this.pIndex = cc.v2(3, 9);// 开始this.aStar();},

限制 500 次很好理解，每一次循环 time-- 这样可以防止找不到路径造成卡死。
然后让我们为起点建立对象。然后放入 close 列表中。
close 列表装的是那些已经搜索过的点，open 列表中放入待选择的点，然后在 open 列表中选择 f 值较低的点，放入 close 中，完成一轮搜索。直到我们找到终点。

 aStar () {// 限制次数 500；// 首先将小怪的位置装入 close 列表let time = 500;let obj = new Object();obj.x = this.mIndex.x;obj.y = this.mIndex.y;obj.g = this.manHattan(this.mIndex, this.mIndex);obj.h = this.manHattan(this.mIndex, this.pIndex);obj.f = obj.g + obj.h;obj.parent = null;// 将起点放入this.pushInClose(obj);// ......}pushInClose (obj) {this.close.push(obj);},

图示

我们从起点开始，寻找当前点的周围一圈，然后计算 g h 得到 f 值。

while (true) {time--;// 周围一圈装入 openthis.aroundPos(temp);// 在 open 中找到 f 最小的，装入 close 并返回该点；temp = this.findMinInOpen();if (temp.x == this.pIndex.x && temp.y == this.pIndex.y) {// 到达目的地break;}if (time <= 0) {console.log('寻找不到');break;}
}

向四周寻找

aroundPos (parent) {// 上下左右四个方向let dir = [[0,1],[1,0],[0,-1],[-1,0]];for (let i = 0; i < 4;i++) {let mx = parent.x + dir[i][0];let my = parent.y + dir[i][1];// 是否出界if (mx < 0 || mx > 6 || my < 0 || my > 9) {continue;}// 是否为墙if (this.map[mx][my] == 1) {continue;}// 是否已经在 close 中了if (this.isInClose(mx, my)) {continue;}// 是否已经在 close 中了if (this.isInOpen(mx, my)) {continue;}// 装入 openthis.pushInOpen(cc.v2(mx, my), parent);}
},

findMinInOpen () {let min = 999;let index = null;// 找到 open 中最小的 f 的点的下标for (let i = 0; i < this.open.length; i++) {if (this.open[i].f <= min) {min = this.open[i].f;index = i;}}// 运用 splice 将 f 最小的点切出来let obj = this.open.splice(index, 1);// 放入 close 列表并返回this.pushInClose(obj[0]);return obj[0];
},

放入 close 列表方法是直接放入 close 数组，而 open 列表需要我们创建点的信息，因为是新的点。

pushInOpen (v, parent) {let obj = new Object();obj.x = v.x;obj.y = v.y;obj.g = this.manHattan(v, this.mIndex);obj.h = this.manHattan(v, this.pIndex);obj.f = obj.g + obj.h;obj.parent = parent;this.open.push(obj);
},

判断是否在 open close 两个列表里就是 for 循环

isInOpen (mx, my) {for (let i = 0; i < this.open.length; i++) {if (this.open[i].x == mx && this.open[i].y == my) {return true;}}return false;
},
isInClose (mx, my) {for (let i = 0; i < this.close.length; i++) {if (this.close[i].x == mx && this.close[i].y == my) {return true;}}return false;
},

最后我们发现
在 close 列表里是很多发现的点，数组的最后一定是目标点。

在 close 数组的最后就是目标点，我们只要根据目标点，进行不断的向上访问 parent 就能回溯到起点。

代码实现

// 根据 parent 最终确认路线
let l = this.close.length - 1;
let p = this.close[l];
this.final = [];
while(p) {this.final.push(p);p = p.parent;
}
// 将 close 中的正确路线装入 final 后其实是反序的
// 翻转
this.final.reverse();
// 沿着 final 走
this.go(0);

沿着路径走就很简单了，利用 runAction不断的走，直到走完

go (i) {this.me.runAction(cc.sequence(cc.moveTo(0.5,this.convertToPoints(this.final[i].x, this.final[i].y)),cc.callFunc(() => {if (i == this.final.length - 1) return;i++;this.go(i);},this)));
},

行列坐标与实际坐标转化

// 转化坐标
convertToPoints (dx, dy) {let y = 300 - 100 * dx;let x = 100 * dy - 450;return cc.v2(x, y);
},

好了，不知小伙伴们这回看明白没有！
O(∩_∩)O~~

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