Lua实现的智能寻路算法与节点标记优化
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更新于2024-09-09
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本文档介绍了一个使用Lua编写的寻路算法,该算法主要用于在图结构中找到两个节点(startnodeid和endnodeid)之间的最短路径。算法的核心思路是采用深度优先搜索(DFS)策略,并结合动态规划的思想来优化路径选择。
首先,定义了一个深拷贝函数`Deepcopy`,用于创建一个新的、与原表结构相同的副本,避免在递归过程中修改原数据。这在处理路径中的节点时十分必要,以保持路径的独立性。
`DynamicMgr:getLookRoute`方法是主要的寻路函数,它接收起始节点ID和目标节点ID作为输入参数。在开始搜索前,初始化了一些变量,如`MinPath`用于存储当前找到的最短路径,`MinPathSize`记录最短路径的长度,`mark`用来标记已经访问过的节点,以及`config`,即图中节点的连接配置。
`LookRoute`函数是递归实现的核心部分,它采用深度优先搜索的方式遍历图。当遇到新的节点v且未被标记时,将其加入临时路径`temppath`,然后递归地尝试从v到endnode的所有可能路径,每次增加1单位的距离。如果当前路径长度小于等于`MinPathSize`,则更新最短路径。如果到达目标节点endnode且新路径长度更短,则用新路径替换旧路径,并使用深拷贝确保路径数据的完整。
当所有可达节点都搜索过后,返回最短路径`MinPath`。这个过程在`LookRoute`函数执行结束后完成,通过调用`LookRoute(startnodeid, endnodeid, 1, {startnodeid, })`开始搜索。
总结来说,这段Lua代码提供了一种基于深度优先搜索的寻路算法,利用临时路径列表和标记机制来避免重复搜索,并在搜索过程中动态更新最短路径。这种方法适用于有限状态空间的问题,尤其适合在游戏开发等场景中,用于角色或单位的自动寻路。
2015-08-30 上传
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