你应该注意到了,我们把要搜寻的区域划分成了正方形的格子。这是寻路的第一步,简化搜索区域,就像我们这里
做的一样。这个特殊的方法把我们的搜索区域简化为了 2 维数组。数组的每一项代表一个格子,它的状态就是可走
(walkalbe) 和不可走
(unwalkable) 。通过计算出从 A 到 B需要走过哪些方格,就找到了路径。一旦路径找到了,人物便从一个方格的中
心移动到另一个方格的中心,直至到达目的地。
方格的中心点我们成为“节点 (nodes) ”。如果你读过其他关于 A* 寻路算法的文章,你会发现人们常常都在讨论节
点。为什么不直接描述为方格呢?因为我们有可能把搜索区域划为为其他多变形而不是正方形,例如可以是六边
形,矩形,甚至可以是任意多变形。而节点可以放在任意多边形里面,可以放在多变形的中心,也可以放在多边形
的边上。我们使用这个系统,因为它最简单。
开
始
搜
索
(Starting the Search)
一旦我们把搜寻区域简化为一组可以量化的节点后,就像上面做的一样,我们下一步要做的便是查找最短路径。在
A* 中,我们从起点开始,检查其相邻的方格,然后向四周扩展,直至找到目标。
我们这样开始我们的寻路旅途:
1. 从起点 A 开始,并把它就加入到一个由方格组成的 open list( 开放列表 ) 中。这个 open list 有点像是一个购
物单。当然现在 open list 里只有一项,它就是起点 A ,后面会慢慢加入更多的项。 Open list 里的格子是路
径可能会是沿途经过的,也有可能不经过。基本上 open list 是一个待检查的方格列表。
2. 查看与起点 A 相邻的方格 ( 忽略其中墙壁所占领的方格,河流所占领的方格及其他非法地形占领的方格 ) ,把
其中可走的 (walkable) 或可到达的 (reachable) 方格也加入到 open list 中。把起点 A 设置为这些方格的父亲
(parent node 或 parent square) 。当我们在追踪路径时,这些父节点的内容是很重要的。稍后解释。
3. 把 A 从 open list 中移除,加入到 close list( 封闭列表 ) 中, close list 中的每个方格都是现在不需要再关注
的。
如下图所示,深绿色的方格为起点,它的外框是亮蓝色,表示该方格被加入到了 close list 。与它相邻的黑色
方格是需要被检查的,他们的外框是亮绿色。每个黑方格都有一个灰色的指针指向他们的父节点,这里是起点
A 。