用js写一个不带for或while或forEach或map或find的循环,不能使用递归

时间: 2024-05-08 17:20:20 浏览: 143
可以使用递归实现,但不可以使用for、while、forEach、map、find等循环语句,那我们可以使用函数的自调用来模拟循环,比如可以如下方式实现一个累加1~10的函数: ```javascript function sum(number) { console.log(number); if (number < 10) { return sum(number + 1); } // 返回累加结果 return number; } sum(1); ``` 该函数实现了从1累加到10的过程,并通过每一次函数调用的方式来模拟循环的效果,同时不使用for、while、forEach、map、find等循环语句,从而满足所给要求。
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Unity写一个A星寻路的代码

### 回答1: 以下是一个简单的A*寻路算法的实现代码示例,使用C#编写,基于Unity游戏引擎。 ``` using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class AStar : MonoBehaviour { public Transform start, target; // 起点和终点 public Grid grid; // 网格 void Update() { FindPath(start.position, target.position); } void FindPath(Vector3 startPos, Vector3 targetPos) { Node startNode = grid.NodeFromWorldPoint(startPos); Node targetNode = grid.NodeFromWorldPoint(targetPos); List<Node> openSet = new List<Node>(); HashSet<Node> closedSet = new HashSet<Node>(); openSet.Add(startNode); while (openSet.Count > 0) { Node currentNode = openSet[0]; for (int i = 1; i < openSet.Count; i++) { if (openSet[i].fCost < currentNode.fCost || openSet[i].fCost == currentNode.fCost && openSet[i].hCost < currentNode.hCost) { currentNode = openSet[i]; } } openSet.Remove(currentNode); closedSet.Add(currentNode); if (currentNode == targetNode) { RetracePath(startNode, targetNode); return; } foreach (Node neighbor in grid.GetNeighbors(currentNode)) { if (!neighbor.walkable || closedSet.Contains(neighbor)) { continue; } int newCostToNeighbor = currentNode.gCost + GetDistance(currentNode, neighbor); if (newCostToNeighbor < neighbor.gCost || !openSet.Contains(neighbor)) { neighbor.gCost = newCostToNeighbor; neighbor.hCost = GetDistance(neighbor, targetNode); neighbor.parent = currentNode; if (!openSet.Contains(neighbor)) { openSet.Add(neighbor); } } } } } void RetracePath(Node startNode, Node endNode) { List<Node> path = new List<Node>(); Node currentNode = endNode; while (currentNode != startNode) { path.Add(currentNode); currentNode = currentNode.parent; } path.Reverse(); grid.path = path; } int GetDistance(Node nodeA, Node nodeB) { int dstX = Mathf.Abs(nodeA.gridX - nodeB.gridX); int dstY = Mathf.Abs(nodeA.gridY - nodeB.gridY); if (dstX > dstY) { return 14 * dstY + 10 * (dstX - dstY); } return 14 * dstX + 10 * (dstY - dstX); } } ``` 其中,`Node`类表示网格中的单个节点,包含节点的位置信息、可行性(是否可以行走)、代价等。`Grid`类表示整个网格地图,由一系列节点构成。在`FindPath`方法中,首先获取起点和终点的节点,然后使用开放列表和封闭列表来实现A*算法的基本逻辑。在每次循环中,选择代价最小的节点进行拓展,并更新与它相邻节点的代价。如果当前节点为目标节点,则返回最终路径,否则继续循环直至找到目标节点或者开放 ### 回答2: A星算法是一种常用的路径搜索算法,用于求解图上的最短路径。在Unity中实现A星寻路算法,可以参考以下步骤: 1. 创建一个二维数组表示迷宫地图,将不可行走的区域标记为墙壁或障碍物,可行走的区域标记为普通地面。 2. 定义一个节点类,用于表示地图上的每个可行走的位置,包括该位置的坐标、代价、父节点等信息。 3. 创建一个优先队列(或最小堆)用于存储待探索的节点,按照节点的代价从小到大排列。 4. 初始化起点和终点节点,并加入优先队列。 5. 不断从优先队列中取出代价最小的节点,如果该节点为终点,则路径已找到;否则,将该节点周围的可行走节点加入优先队列,并更新节点的代价和父节点信息。 6. 重复步骤5,直到找到终点或者队列为空,若队列为空则表示无法找到路径。 7. 回溯法,通过终点的父节点递归向上找到起点,依次记录路径节点,最终得到路径。 8. 将路径节点可视化或者通过移动游戏对象的方式展示出来。 以上是实现A星寻路算法的基本步骤,其中过程中需要进行相应的数据结构和算法的设计与实现。具体代码实现过程可能较长,此处无法一一列举,但可以通过参考相关的教程、文档、代码库以及示例代码等资源,逐步实现A星寻路算法。 ### 回答3: Unity中实现A星寻路算法的代码如下: 首先,我们需要定义一个用于存储地图中每个网格状态的类Grid。 ``` public class Grid { public bool walkable; // 判断网格是否可行走 public Vector3 worldPosition; // 网格对应的世界坐标 public int gCost; // 从起点到该网格的代价 public int hCost; // 从该网格到终点的预估代价 public int gridX; // 网格在数组中的X轴索引 public int gridY; // 网格在数组中的Y轴索引 public Grid parent; // 记录从哪个网格到达当前网格的路径 } ``` 然后我们创建一个AStar类,实现A星寻路算法。 ``` public class AStar : MonoBehaviour { private Grid startGrid; // 起点网格 private Grid endGrid; // 终点网格 private List<Grid> openSet; // 用于存储待检查的网格 private HashSet<Grid> closedSet; // 用于存储已检查过的网格 // 创建地图网格数组 private Grid[,] gridMap; // A星寻路算法 public List<Grid> FindPath(Vector3 startPos, Vector3 endPos) { // 将起点和终点位置转换为网格坐标 int startX = Mathf.RoundToInt(startPos.x); int startY = Mathf.RoundToInt(startPos.y); int endX = Mathf.RoundToInt(endPos.x); int endY = Mathf.RoundToInt(endPos.y); // 初始化openSet和closedSet openSet = new List<Grid>(); closedSet = new HashSet<Grid>(); // 初始化起点和终点网格 startGrid = gridMap[startX, startY]; endGrid = gridMap[endX, endY]; // 将起点网格添加到openSet中 openSet.Add(startGrid); while (openSet.Count > 0) { Grid currentGrid = openSet[0]; // 检查是否找到了终点网格 if (currentGrid == endGrid) { return ReconstructPath(startGrid, endGrid); } // 将当前网格从openSet中移除,并添加到closedSet openSet.Remove(currentGrid); closedSet.Add(currentGrid); // 遍历当前网格周围的所有网格 foreach (Grid neighbor in GetNeighbors(currentGrid)) { // 如果该网格已经检查过或不可行走,则跳过 if (closedSet.Contains(neighbor) || !neighbor.walkable) { continue; } // 计算从起点到该网格的代价 int newGCost = currentGrid.gCost + GetDistance(currentGrid, neighbor); // 如果新代价更小,则更新该网格的代价,并设置该网格的父网格为当前网格 if (newGCost < neighbor.gCost || !openSet.Contains(neighbor)) { neighbor.gCost = newGCost; neighbor.hCost = GetDistance(neighbor, endGrid); neighbor.parent = currentGrid; // 如果该网格不在openSet中,则添加到openSet if (!openSet.Contains(neighbor)) { openSet.Add(neighbor); } } } } // 如果openSet为空,表示没有找到有效路径 return null; } // 根据起点和终点网格,重新构建路径 private List<Grid> ReconstructPath(Grid start, Grid end) { List<Grid> path = new List<Grid>(); Grid current = end; while (current != start) { path.Add(current); current = current.parent; } // 将路径反转,使起点位置排在列表前面 path.Reverse(); return path; } // 获取当前网格周围可走的邻居网格 private List<Grid> GetNeighbors(Grid grid) { List<Grid> neighbors = new List<Grid>(); for (int x = grid.gridX - 1; x <= grid.gridX + 1; x++) { for (int y = grid.gridY - 1; y <= grid.gridY + 1; y++) { if (x >= 0 && x < gridMap.GetLength(0) && y >= 0 && y < gridMap.GetLength(1)) { if (x != grid.gridX || y != grid.gridY) { neighbors.Add(gridMap[x, y]); } } } } return neighbors; } // 计算从一个网格到另一个网格的代价(在此简化为直线距离) private int GetDistance(Grid gridA, Grid gridB) { int distX = Mathf.Abs(gridA.gridX - gridB.gridX); int distY = Mathf.Abs(gridA.gridY - gridB.gridY); return Mathf.Max(distX, distY); } } ``` 以上就是一个简单的Unity A星寻路算法的实现代码。代码中使用了Grid类存储网格状态,使用openSet和closedSet分别存储待检查和已检查的网格。在寻路过程中,通过重复检查周围的网格,并计算代价进行路径选择,直到找到终点或openSet为空为止。最后通过ReconstructPath方法从终点网格回溯路径,形成最终的路径列表。
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