Cocos2d-x 寻路算法之二 离目的地的距离优先

1.介绍：

Figure 1

接上一篇《Cocos2d-x 寻路算法之一 距离优先》，看这个图，我们发现这个寻路算法有点傻，明明终点在右侧却每个方向都找。难道没有其他办法了吗？从现实生活中我们知道东西如果在东边，当然是往东边搜索才是最好的办法。

2.开始动手

Figure 2

计算机中如何表示离目标近呢？ 用图来解释就是这样的，目标在右上角，我们往右走，从X轴的角度来说离目标又近了一步，同理往上走是在Y轴上里目标近一步。最好的一步应该是图中-2的点，X轴和Y轴同时离目标近了一步。简单地转换成代码就是下面的这样：

bool comparebyWhichNearerGoalSimpleWay(Cell *c1, Cell *c2){
	int distanceOfC1AndGoal = abs(g_goalX - c1->getX()) + abs(g_goalY - c1->getY());
	int distanceOfC2AndGoal = abs(g_goalX - c2->getX()) + abs(g_goalY - c2->getY());
	if(distanceOfC1AndGoal <= distanceOfC2AndGoal){
		return false;
	}else{
		return true;
	}
}

扔到heap的比较条件中我们轻易地就实现了按照离目标距离优先的寻路算法，startPathFinding整个方法都不要改，只需要传进去上面提到的比较方法就行了。

    typedef bool (*compareTwoCells)(Cell *c1, Cell *c2);   
    void HelloWorld::startPathFinding(compareTwoCells compareMethod, int startX,int startY,int goalX,int goalY){  
        Cell *startCell = _m_Map.Get(startX, startY);  
        vector<Cell*> vecCells;  
        vecCells.push_back(startCell);  
        make_heap(vecCells.begin(),vecCells.end(),compareMethod);  
        startCell->setMarked(true);  
        Cell *nowProcessCell;  
      
      
        while(vecCells.size() != 0){  
            pop_heap(vecCells.begin(),vecCells.end(),compareMethod);  
            nowProcessCell = vecCells.back();  
            vecCells.pop_back();  
      
            if(nowProcessCell->getX() == _goalX && nowProcessCell->getY() == _goalY){//the goal is reach  
                return;  
            }  
      
            for(int i = 0; i < 8; ++i){ //check eight direction  
      
                int indexX = nowProcessCell->getX() + DIRECTION[i][0];  
                int indexY = nowProcessCell->getY() + DIRECTION[i][1];  
      
                if(indexX >= 0 && indexX < xLineCount && indexY >= 0 && indexY < yLineCount  
                    && _m_Map.Get(indexX,indexY)->getPassable() == true){//check is a OK cell or not  
                        Cell *cell = _m_Map.Get(indexX,indexY);  
                        float beforeDistance = DISTANCE[i] * cell->getWeight() + _m_Map.Get(nowProcessCell->getX(),  
                            nowProcessCell->getY())->getDistance();//calculate the distance  
                        if(cell->getMarked() == false){   
                            cell->setMarked(true);  
                            cell->setLastX(nowProcessCell->getX());  
                            cell->setLastY(nowProcessCell->getY());  
                            cell->setDistance(beforeDistance);  
                            vecCells.push_back(cell);//only push the unmarked cell into the vector  
                            push_heap(vecCells.begin(),vecCells.end(),compareMethod);  
                        }else{// if find a lower distance, update it   
                            if(beforeDistance < cell->getDistance()){  
                                cell->setDistance(beforeDistance);  
                                cell->setLastX(nowProcessCell->getX());  
                                cell->setLastY(nowProcessCell->getY());  
                                make_heap(vecCells.begin(),vecCells.end(),compareMethod);//distance change,so make heap again  
                            }  
                        }  
                }  
      
            }  
        }  
    }  
    startPathFinding(comparebyWhichNearerGoalSimpleWay,_playerX,_playerY,_goalX,_goalY);//demo  

3.离目的地的距离优先效果图：

Figure 3

我们惊奇地发现似乎我们成功了，就用了9步就找到了目的地！

4.算法改进

从图2中我们用的是X轴和Y轴上的相对距离，并不是真正的物理距离，意识到这个问题我们马上修改了比较函数。物理距离当然容易算了，公式如下：

换成C++函数就是下面的样子：

float distanceBetweenTwoCells(float c1X,float c1Y, float c2X, float c2Y){

	return sqrt(pow(c2X - c1X,2) + pow(c2Y - c1Y,2));
}

bool comparebyWhichNearerGoalPhysicWay(Cell *c1, Cell *c2){
	float distanceOfC1AndGoal = distanceBetweenTwoCells((float)c1->getX(),(float)c1->getY(),(float)g_goalX,(float) g_goalY);

	float distanceOfC2AndGoal = distanceBetweenTwoCells((float)c2->getX(),(float)c2->getY(),(float)g_goalX,(float) g_goalY);
	if(distanceOfC1AndGoal <= distanceOfC2AndGoal){
		return false;
	}else{
		return true;
	}
}

演示了下发现没有什么变化。但我们知道我们变的更好了。

5.该算法存在的问题

1.很容易想到的一个问题是，它没有考虑权重！如果目标在右侧，而右侧是一条非常难走的路，那么这个算法将毫无顾虑地走过去，丝毫不考虑就在不远处有条非常轻松的路。下面这个图就可以说明这个问题。

2.还有个问题，即使没有权重Cell的存在，只有可通过和不可通过Cell的存在，这个算法也有问题，我们可以人为地制造一个陷进，虽然目标在起点的下方，但是上面有条更近的路，这个算法应该会愚蠢地在往下找吧，这个就跟人一样，有时候目光短浅。下图是演示结果。

对比之前的算法发现其实上面的这条路更好的，虽然它查询了大量的Cell才发现这点(人家很努力的好不好)。

看看还有什么更好的办法没有？期待下篇的寻路算法吧。

6.项目下载

(请用7z解压，开发工具vs2010)

 http://www.waitingfy.com/?attachment_id=828

A*算法应用可以看下这篇文章《 贪吃蛇 AI 的实现 snake AI》