请这样回答面试官：什么是A星寻路

引言

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很多小伙伴一听到A星算法，第一反应就是它就是个寻路的算法，我会。的确是，掌握了算法的人，自然觉得容易。但是对于游戏开发新人或者刚接触A星算法的人，这个算法还是很难很复杂的。而且让掌握的人在游戏项目中运用，也不一定能第一时间敲出来。下面跟随笔者一起来看看。

本文源码和源工程在文末获取，小伙伴们自行前往。

什么是A星算法？

A星算法（A-star algorithm）是一种广泛应用的路径规划算法，它被设计用来在图形或网络中寻找两个节点之间的最短路径。

A星算法的原理

A星算法是一种启发式搜索算法，结合了广度优先搜索和最佳优先搜索的特点。其核心思想是通过评估每个可能的路径，以找到从起点到目标节点的最佳路径。在A星算法中，每个节点都有两个关键值：

1. G值（代价）：表示从起点到当前节点的实际代价，即已经走过的路径长度。
2. H值（启发式值）：表示从当前节点到目标节点的估计代价，即预计还需要走多远才能达到目标。

A星算法的步骤

简单列举一下A星算法的步骤，大家写代码时可以根据算法的步骤直接"翻译"过来就行：

1. 创建一个开放列表和一个关闭列表，用于存储待探索和已探索的节点。
2. 将起点添加到开放列表，并将其G值设为0。
3. 重复以下步骤直到找到目标节点或开放列表为空： a. 从开放列表中选择F值最小的节点（通常是H值+G值最小的节点）。 b. 将该节点从开放列表移至关闭列表。 c. 对该节点的邻居节点进行遍历，计算它们的G值和H值。 d. 如果邻居节点不在开放列表中，将其添加到开放列表，并更新其G值和父节点。 e. 如果邻居节点已在开放列表中，检查当前路径是否更短，如果更短则更新G值和父节点。
4. 当找到目标节点或开放列表为空时，搜索结束。

A星算法的优势

1. 完备性：如果存在可行解，A*算法能够找到最佳路径。
2. 启发式搜索：通过使用启发式估计值，A*算法可以在大型图形中高效搜索，减少搜索空间。
3. 适应性：A*算法可以根据不同问题的需求和启发式函数进行定制。
4. 广泛应用：A*算法在多个领域都有成功的应用记录，因此被广泛使用。

A星算法实践

1.打开上一篇文章的工程

如下图，笔者已经编辑好整个地图的阻挡信息(红色部分)，蓝色原点是起点位置。绿色的是终点位置。白色的是路径点。

2.根据地图信息抽象化数据

创建网格，并且根据地图信息标记阻挡格子不可行走。

3.创建AStar类

创建一个开放列表和一个关闭列表，用于存储待探索和已探索的节点。并且将起点加入Open集设置G值为0。

4.检索路径

重复以下步骤直到找到目标节点或开放列表为空： a. 从开放列表中选择F值最小的节点（通常是H值+G值最小的节点）。 b. 将该节点从开放列表移至关闭列表。 c. 对该节点的邻居节点进行遍历，计算它们的G值和H值。 d. 如果邻居节点不在开放列表中，将其添加到开放列表，并更新其G值和父节点。 e. 如果邻居节点已在开放列表中，检查当前路径是否更短，如果更短则更新G值和父节点。直到到达终点检索结束。

5.构建路径

通过链表反向形成路径。

6.编写测试代码

依旧通过cc.Graphics去绘制起点、终点、路径和阻挡。

每次点击地图之后重新生成路径并且重新绘制。

7.结果演示

总结

A星算法是一种强大的路径规划算法，通过综合考虑实际代价和启发式估计，能够在游戏寻路中中寻找最佳路径。它的原理简单但功能强大，为解决许多游戏中的导航和规划问题提供了有力的工具。

本文的重点内容主要有以下几点，不知道小伙伴们是否已经理解：

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• A星算法的概念、原理、步骤和优势以及实践。
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