jps寻路算法c++实现

JPS（Jump Point Search）是一种基于A*算法的寻路算法，用于寻找最短路径。它通过剪枝操作来减少搜索节点的数量，从而提高搜索效率。下面是使用C语言实现JPS寻路算法的一般步骤：

1. 定义节点结构体Node，包括坐标、距离和父节点等属性。

2. 定义地图数组，用于表示可通过和不可通过的区域。0表示可通过，1表示不可通过。

3. 实现启发式函数，用于估计从当前节点到目标节点的距离。

4. 实现检测节点是否在地图范围内的函数。

5. 实现检测节点是否可以跳跃的函数。通过观察判断节点的相邻节点中是否存在跳跃点。

6. 实现生成可跳跃点的函数。先找到当前节点的有效相邻节点，然后根据具体情况判断并返回可跳跃的节点。

7. 实现JPS算法的主函数。使用一个优先队列来存储待搜索的节点，初始化起点并将其添加到队列中。不断从队列中取出节点，检测相邻节点是否为目标节点，如果是则返回最短路径；否则，根据已知信息进行推导，生成可跳跃点并将其添加到队列中。

8. 实现回溯函数，用于从目标节点开始通过父节点信息回溯生成最短路径。

除了上述步骤外，还可以进行一些优化，如使用位运算代替乘除、设置限制条件避免重复计算等，以提高算法的执行效率。

以上是一个简要的JPS寻路算法的C语言实现步骤，具体实现还需根据具体场景和需求进行调整和完善。

相关问题

jps算法c++代码

当然，我可以为您提供JPS算法的C代码示例。下面是一个简单的实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>

#define ROWS 10
#define COLS 10

typedef struct {
    int x;
    int y;
} Point;

typedef struct {
    int f;
    int g;
    int h;
    Point parent;
    Point current;
} Node;

int heuristic(Point start, Point end) {
    return abs(end.x - start.x) + abs(end.y - start.y);
}

bool isValid(int x, int y) {
    return (x >= 0 && x < ROWS && y >= 0 && y < COLS);
}

bool isBlocked(int grid[ROWS][COLS], int x, int y) {
    return (grid[x][y] == 1);
}

bool isDestination(Point current, Point end) {
    return (current.x == end.x && current.y == end.y);
}

void tracePath(Node node, int grid[ROWS][COLS]) {
    printf("Path: \n");
    while (!(node.parent.x == node.current.x && node.parent.y == node.current.y)) {
        printf("(%d, %d)\n", node.current.x, node.current.y);
        Point temp = node.parent;
        node.parent = node.parent.parent;
        node.current = temp;
    }
    printf("(%d, %d)\n", node.current.x, node.current.y);
}

void jumpPointSearch(int grid[ROWS][COLS], Point start, Point end) {
    if (!isValid(start.x, start.y) || !isValid(end.x, end.y)) {
        printf("Invalid start or end point.\n");
        return;
    }
    
    if (isBlocked(grid, start.x, start.y) || isBlocked(grid, end.x, end.y)) {
        printf("Start or end point is blocked.\n");
        return;
    }
    
    bool closedList[ROWS][COLS];
    memset(closedList, false, sizeof(closedList));
    
    Node node;
    node.f = 0;
    node.g = 0;
    node.h = 0;
    node.parent = start;
    node.current = start;
    
    int dx[] = {-1, 1, 0, 0, -1, -1, 1, 1};
    int dy[] = {0, 0, -1, 1, -1, 1, -1, 1};

    while (!isDestination(node.current, end)) {
        int x = node.current.x;
        int y = node.current.y;
        
        closedList[x][y] = true;
        
        for (int i = 0; i < 8; i++) {
            int newX = x + dx[i];
            int newY = y + dy[i];
            
            if (isValid(newX, newY) && !closedList[newX][newY] && !isBlocked(grid, newX, newY)) {
                int gNew = node.g + abs(dx[i]) + abs(dy[i]);
                int hNew = heuristic({newX, newY}, end);
                int fNew = gNew + hNew;
                
                if (grid[newX][newY] == 0 || fNew < grid[newX][newY]) {
                    grid[newX][newY] = fNew;
                    
                    Node newNode;
                    newNode.f = fNew;
                    newNode.g = gNew;
                    newNode.h = hNew;
                    newNode.parent = node.current;
                    newNode.current = {newX, newY};
                    
                    node = newNode;
                }
            }
        }
    }
    
    tracePath(node, grid);
}

int main() {
    int grid[ROWS][COLS] = {
        {0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1},
        {0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1},
        {0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1},
        {0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1},
        {0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1},
        {0, 0, 1 ,1 ,1 ,1 ,1 ,1 ,1 ,1}
    };
    
    Point start = {0 ,2};
    Point end = {9 ,9};
    
    jumpPointSearch(grid, start ,end);
    
    return 0;
}

这是一个简单的网格地图上使用JPS算法寻找路径的示例。请注意，这个示例是针对一个10x10的网格地图，您可以根据需要进行适当的调整。在代码中，0表示可通过的区域，1表示阻塞的区域。算法将打印出从起点到终点的路径坐标。

jps搜索算法python

JPS（Jump Point Search）算法是一种优化的路径搜索算法，用于在二维网格地图中寻找从起点到终点的最短路径。它通过预先计算网格中的跳点，避免了无效的搜索方向，从而提高了搜索效率。

在Python中实现JPS算法，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，需要定义一个二维网格地图。可以使用二维数组或网格对象表示。网格中的障碍物通常用数字或特殊标记表示。

2. 定义一个函数，用于判断给定位置是否是有效的节点。在网格中，有效节点是指非障碍物节点。

3. 实现一个函数，用于计算给定位置的邻居节点。通过检查上、下、左、右和对角线方向上的节点，可以确定有效的邻居节点。

4. 创建一个优先队列，用于存储待搜索的节点。节点包括位置、路径成本和预估成本。

5. 初始化起点和终点节点，并将起点节点添加到优先队列中。

6. 在循环中，从优先队列中取出成本最低的节点，并检查是否为终点节点。如果是，则搜索结束，找到了最短路径。

7. 如果当前节点不是终点节点，则计算当前节点的邻居节点，并根据JPS算法中的规则剪枝无效的搜索方向。

8. 对于剪枝后的邻居节点，计算其路径成本和预估成本，并将其添加到优先队列中。

9. 重复步骤6至8，直到找到终点节点或优先队列为空。

10. 如果找到了终点节点，可以通过追踪节点的父节点来获取最短路径。

以上就是使用Python实现JPS搜索算法的基本步骤。通过利用JPS算法的特性，可以在二维网格中快速找到最短路径，从而提高路径搜索的效率。当然，具体的实现细节会根据具体情况而有所差异。