高效算法，B*寻路算法，python版，思维优化（3），python实现B*寻路算法

接下来我们对路径进行优化

椭圆属性，圆上的每个点到 a、b 两点的距离都是一样的，我们选择爬过障碍的最短路径，计算每个点到起点和穿透点的距离之和，最大说明该障碍点离两个点最远，也就是绕过障碍的最佳点。

其实就是算是爬过障碍的一个判定点，但不全是因为可能有多个点是一样的，只要不是这种包围型的，好像都只有一个。但是没关系。我们取第一个就好了

注：这里 B点是穿透点或者终点，我觉得是一样的效果，不过实际处理是固定为终点不变，A点初始是起点，需要不断更新为最新的最远距离点，因为从起点到第一个最远距离点的最短路径已经可以计算出来了，接下来我们就把这个点作为起点走向终点，

# 下图只是做个简单示范

这里是 0 j 42 end 点，只要用A*算法去优化这些点之间的路劲就是最短路径了，上上面的图不算，看着怪怪的，原来是画错了，椭圆上点到两固定点之间的距离之和大于两固定点之间的距离，就是竖着扁扁的，小于就是横着扁扁的，

那么我们最后只产出起点、最远距离点1，最远距离点2.。。。。终点。再用A*寻路算法优化这几个点之间的距离，就是最短距离。

也就是说B*寻路算法只需要产生这些点就算完成了任务，，，至于路劲啥的，不管。

那么我们在计算攀爬障碍时，就计算一下每个点到起点或者上一个穿透点的距离之和就行了，但是我们不会去计算。

我们在计算这个path时，是不是连着障碍的最外圈也计算了，因为我们从第一个障碍点开始计算了障碍物周围最外一圈的障碍点加入 openset >> closeSet (临时)。外圈可走点加入了 path.

所以我们可以通过两种方式计算最远点，，，一个是计算 closeSet, 另一个是计算path.

好了这下连障碍都懒得爬了，直接找最远点就行了。

#障碍内圈的是起码大于2 格子组成，不过用线性规划就可以解决任意类型的障碍，实际应用是应该没有这种单格障碍。。。。。。。哈哈哈，不然只能外圈走，内圈两头都是死路

这里特别需要注意的是，计算外圈可走点 path是可以判定到了达穿透点或者死路，从而中断，变成两段路径（可用和不可用通过是否到达穿透点），最后我们从所有完整到达穿透点的有效路径中取出路径最小中的最远点

对于内圈（障碍物最外圈）不可走。也是同样两条分支路走，而且还就是分别朝着两个方向的起点走（这里在前面的代码有体现），这里内圈不太好判定，沿着边缘障碍点走，如果前面的地图边界，那么我们就放弃该路径，从起点的另一个分支走，但是这个分支一直走（假设不在地图边缘，也就是说我们会一直走一圈走到原点。再从所走路径中取最远点。）好像也行，但是考虑到没有判定点，不能确定最远点是不是在有效路径里面。

所以这里我们干脆加入一个穿透点的前一个障碍点作为判定不就好了。这样内外圈就是一样的了

我们找到障碍内圈最远的距离点，它周围八个点中所以 ==0的可走点，算一下距离就可以了。

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