在UnityAI寻路源码中，本文档详细探讨了如何在Unity 3D环境中实现路径搜索算法。主要关注点在于一个名为`nodeData`的类，它包含了节点数据结构，包括fCost（周围总成本）、gCost（移动成本）和hCost（启发式成本）。这个类用于存储和计算路径寻找过程中的节点信息。
该代码定义了以下几个关键变量：
1. `pathNode`：作为起点的父节点，所有要搜索的点都从这里开始。
2. `searchNode`：默认的开放列表节点，用于路径搜索算法的迭代。
3. `startNode`：起点，即搜索的起始位置。
4. `targetNode`：目标位置，是搜索的目标终点。
5. `moveCost`：一个整数值，表示视觉辅助标志，如移动步数或距离。
6. `clearSearchNodes`, `clearPathNodes`, `clearStartNode`, `clearTargetNode`：布尔值，用于控制是否清除搜索、路径、起点和目标节点，便于调试。
7. `debugTexts`：一个GUI文本数组，用于显示路径搜索过程中的相关信息。
8. `maxPathNodes`：最大路径节点数量，防止无限循环。
9. `parentToPointTraceDistance`：追踪父节点周围点的距离。
10. `nodeObjects`：存储节点对象的数组。
11. `initParentToPointDistance`：一个预定义数组，用于初始化父节点到各点的追踪距离。
12. `closedListIndexPos`：封闭列表索引的位置。
13. `pathDoneIndex`：路径完成的索引，标记搜索状态。
14. `pathFound`：一个布尔值，表示路径是否找到。
15. `closedListNodeLength`：封闭列表的长度。
16. `pathBuilt`：布尔值，表示路径构建完成。
`simpleSearchAndOutputRoutine`函数可能是一个核心路径搜索算法，通过A*（A-star）或类似的算法进行操作。A*算法是一种启发式搜索方法，结合了fCost（实际成本+启发式估计）来评估每个节点的优先级，确保搜索效率和结果最优。它会不断从`searchNode`开始，更新节点的成本，将其与相邻节点比较，直至找到目标节点或者达到最大路径节点限制。
在这个过程中，`nodeData`类被用来存储每个节点的状态，包括从起点到当前节点的实际成本（gCost），从起点到目标节点的最短路径估计（hCost），以及总成本（fCost）。当找到目标节点时，将记录路径节点并清除开放列表，以防止重复访问，直到关闭列表中的节点遍历完毕。
此外，代码还包含了一些用于可视化路径搜索过程的调试功能，如清除搜索节点和显示路径节点信息的文本。整体来看，这是一个实用的Unity3D寻路系统，适用于游戏开发中的角色移动、NPC导航等场景。
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