对A*算法的路径进行优化

如果你没有看过上一个文章的代码，请到这个传送门：A*算法的实现

注：优化最终路径，必然会对算法耗时造成一定的影响。

针对上一篇文章，我提到的设想，对路径进行分段处理，每一小段再进行一次A*，那么我们需要新增一个SearchEx接口，并对原本的Search接口进行修改。

Search新增一个参数，用来代替原本的BREAK_GAP常量宏，在Search中，清理内存时，将地图数据恢复。

修改后的源代码如下：

bool CAStar::Search(int X, int Y, std::list<POINT> &lResult, double dbGapBreak){if(X < 0 || Y < 0|| X > m_dwMapWidth || Y > m_dwMapWidth ||m_dwDestinationX < 0 || m_dwDestinationX < 0 ||m_dwDestinationX > m_dwMapWidth || m_dwDestinationY > m_dwMapHeight){//_outf("坐标或地图参数错误！");return false;}LPAPOINT p = new APOINT;p->x = X;p->y = Y;p->parent = NULL;p->dbGap = _p2g(X, Y, m_dwDestinationX, m_dwDestinationY);m_lOpen.push_front(p);//起始节点加入到开启列表m_lSafe.push_back(p);//加入到公共容器，任何新分配的节点，都要加入到这里，便于算法执行完后清理std::list<LPAPOINT>::iterator it;DWORD dwTime = clock();while(!m_lOpen.empty()){//这里就是反复遍历开启列表选择距离最小的节点it = GetMingapNode();if((*it)->dbGap <= dbGapBreak)break;p = *it;GenerateSuccessors(it);}if(!m_lOpen.empty()){//如果列表不为空，从最后一个节点开始拷贝路径到返回值中//_outf("最终寻路到：%X, %X", p->x, p->y);POINT point;while(p){point.x = p->x;point.y = p->y;lResult.push_front(point);p = p->parent;}}for(it = m_lSafe.begin(); it != m_lSafe.end(); ++it){//清理内存if(*it != NULL){m_pMap[(*it)->y][(*it)->x] = 1;//会被添加到m_lSafe的节点，一定是最初为1的节点，所以可以在这里恢复地图数据delete (*it);*it = NULL;}}m_lSafe.clear();//清空容器//_outf("耗时：%d 毫秒", clock() - dwTime);if(m_lOpen.empty()){//_outf("寻路失败");return false;}m_lOpen.clear();//清空开启列表//_outf("寻路成功，节点数：%d", lResult.size());return true;}

新增的SearchEx源代码如下：

nBeginSift 参数为循环初始值，nEndSift为循环结束值，其实就是一个for循环的起始值与结束值。

这个循环的引用计数，最终会被 乘于 10 来作为距离分段选择路径进行路线优化

nBeginSift 与 nEndSift的间距越大，并不表示最终路径就越好，最终优化出来的路径，还是会和地形有关。

其实最好路径优化算法是按照角度的变化来选择路径优化，但是预计开销会比较大，有了这个优化方式作为基础，你可以自己去写根据角度变化来优化的算法。

bool CAStar::SearchEx(int X, int Y, std::list<POINT> &lResult, double dbGapBreak, int nBeginSift, int nEndSift){DWORD dwTime = clock();if(!Search(X, Y, lResult, dbGapBreak))return false;std::list<POINT>::iterator it = lResult.begin();std::list<POINT>::iterator it2 = it;std::list<POINT> l2;for(int i = nBeginSift; i < nEndSift; i++){it = lResult.begin();it2 = it;for(;it != lResult.end(); ++it){if(_p2g(it2->x, it2->y, it->x, it->y) > (double)(i * 10)){SetDestinationPos(it->x, it->y);l2.clear();if(Search(it2->x, it2->y, l2, 0.0)){it = lResult.erase(it2, it);lResult.insert(it, (l2.begin()), (l2.end()));}it2 = it;}}}_outf("耗时：%d 毫秒", clock() - dwTime);return true;}

以下为 nBeginSift = 6      nEndSift = 15 的优化结果。

测试时间结果：

[3368] 耗时：47 毫秒