用C++实现的RTS游戏的路径查找算法（A*、JPS、Wall-tracing）

在实时策略（RTS）游戏中，路径查找是一个关键的问题。游戏中的单位需要能够找到从一个地方到另一个地方的最佳路径。这个问题在计算机科学中被广泛研究，有许多已经存在的算法可以解决这个问题。在本文中，我们将探讨三种在C++中实现的路径查找算法：A*、JPS（跳跃点搜索）和Wall-tracing。

A*算法

A*算法是一种在图形中查找路径的算法，它使用了启发式方法来估计从起点到终点的最短路径。这种算法的优点是它总是能找到最短路径（如果存在的话），并且它的性能通常比其他算法更好。

A*算法的基本思想是使用一个优先队列来存储待处理的节点，每个节点都有一个从起点到该节点的实际成本和一个从该节点到终点的估计成本。算法从起点开始，每次从优先队列中取出成本最低的节点，然后检查它的所有邻居。如果邻居节点没有被访问过，或者通过当前节点访问邻居节点的成本更低，那么就更新邻居节点的成本，并将其添加到优先队列中。

以下是A*算法的C++实现的一部分：

struct Node {
    int x, y;
    float cost;
    Node* parent;
};

std::priority_queue openList;
std::set closedList;

void AStar(Node* start, Node* goal) {
    openList.push(start);

    while (!openList.empty()) {
        Node* current = openList.top();
        openList.pop();

        if (current == goal) {
            return;
        }

        closedList.insert(current);

        for (Node* neighbor : getNeighbors(current)) {
            if (closedList.find(neighbor) != closedList.end()) {
                continue;
            }

            float newCost = current->cost + getCost(current, neighbor);
            if (newCost < neighbor->cost) {
                neighbor->cost = newCost;
                neighbor->parent = current;
                openList.push(neighbor);
            }
        }
    }
}

完整代码请下载资源。

这只是A算法的基本实现，实际的实现可能需要考虑更多的因素，比如地形的影响、单位的大小等。但是，这个基本的实现已经足够展示A算法的工作原理。

在下一部分，我们将讨论另一种路径查找算法——跳跃点搜索（JPS）。

JPS（跳跃点搜索）算法

跳跃点搜索（JPS）是一种优化的A*搜索算法，它通过只考虑部分节点来减少搜索的开销。JPS算法的主要思想是，如果一个节点是从其父节点开始的最佳路径的一部分，那么这个节点就是一个跳跃点。通过只考虑这些跳跃点，JPS算法可以大大减少需要处理的节点数量。

JPS算法的实现比A*算法更复杂，因为它需要额外的逻辑来确定哪些节点是跳跃点。但是，这种复杂性带来的性能提升通常是值得的，特别是在大型地图上。

以下是JPS算法的C++实现的一部分：

std::vector getSuccessors(Node* node) {
    std::vector successors;

    for (Node* neighbor : getNeighbors(node)) {
        if (isJumpPoint(node, neighbor)) {
            successors.push_back(neighbor);
        }
    }

    return successors;
}

void JPS(Node* start, Node* goal) {
    openList.push(start);

    while (!openList.empty()) {
        Node* current = openList.top();
        openList.pop();

        if (current == goal) {
            return;
        }

        closedList.insert(current);

        for (Node* successor : getSuccessors(current)) {
            if (closedList.find(successor) != closedList.end()) {
                continue;
            }

            float newCost = current->cost + getCost(current, successor);
            if (newCost < successor->cost) {
                successor->cost = newCost;
                successor->parent = current;
                openList.push(successor);
            }
        }
    }
}

在下一部分，我们将讨论最后一种路径查找算法——Wall-tracing。

Wall-tracing算法

Wall-tracing，或者称为墙壁跟踪，是一种简单但有效的路径查找算法，特别适用于迷宫类型的环境。这种算法的基本思想是，当一个单位遇到一个障碍物（如墙壁）时，它会沿着障碍物的边缘移动，直到找到一个可以通向目标的路径。

Wall-tracing算法的一个主要优点是它的简单性。它不需要复杂的数据结构或算法，只需要能够检测障碍物和移动单位。然而，这种算法也有一些缺点。例如，它可能无法找到最短路径，特别是在有多个障碍物的环境中。

以下是Wall-tracing算法的C++实现的一部分：

void WallTracing(Node* start, Node* goal) {
    Node* current = start;

    while (current != goal) {
        if (isObstacle(current)) {
            current = followEdge(current, goal);
        } else {
            current = moveTowards(current, goal);
        }
    }
}

Node* followEdge(Node* current, Node* goal) {
    while (isObstacle(current)) {
        current = getNextNodeOnEdge(current, goal);
    }

    return current;
}

Node* moveTowards(Node* current, Node* goal) {
    while (!isObstacle(current) && current != goal) {
        current = getNextNodeTowards(current, goal);
    }

    return current;
}

以上就是我们对RTS游戏中的三种路径查找算法（A*、JPS、Wall-tracing）的讨论。每种算法都有其优点和缺点，适用于不同的情况。在实际的游戏开发中，可能需要根据具体的需求和环境来选择最适合的算法。

希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用这些路径查找算法。如果你有任何问题或建议，欢迎留言讨论。