在實(shí)時(shí)策略（RTS）游戲中，路徑查找是一個(gè)關(guān)鍵的問題。游戲中的單位需要能夠找到從一個(gè)地方到另一個(gè)地方的最佳路徑。這個(gè)問題在計(jì)算機(jī)科學(xué)中被廣泛研究，有許多已經(jīng)存在的算法可以解決這個(gè)問題。在本文中，我們將探討三種在C++中實(shí)現(xiàn)的路徑查找算法：A*、JPS（跳躍點(diǎn)搜索）和Wall-tracing。

A*算法

A*算法是一種在圖形中查找路徑的算法，它使用了啟發(fā)式方法來估計(jì)從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑。這種算法的優(yōu)點(diǎn)是它總是能找到最短路徑（如果存在的話），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個(gè)優(yōu)先隊(duì)列來存儲(chǔ)待處理的節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)從起點(diǎn)到該節(jié)點(diǎn)的實(shí)際成本和一個(gè)從該節(jié)點(diǎn)到終點(diǎn)的估計(jì)成本。算法從起點(diǎn)開始，每次從優(yōu)先隊(duì)列中取出成本最低的節(jié)點(diǎn)，然后檢查它的所有鄰居。如果鄰居節(jié)點(diǎn)沒有被訪問過，或者通過當(dāng)前節(jié)點(diǎn)訪問鄰居節(jié)點(diǎn)的成本更低，那么就更新鄰居節(jié)點(diǎn)的成本，并將其添加到優(yōu)先隊(duì)列中。

以下是A*算法的C++實(shí)現(xiàn)的一部分：

struct Node {int x, y;float cost;Node* parent;
};std::priority_queue<Node*> openList;
std::set<Node*> 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);}}}
}

完整代碼請(qǐng)下載資源。

這只是A算法的基本實(shí)現(xiàn)，實(shí)際的實(shí)現(xiàn)可能需要考慮更多的因素，比如地形的影響、單位的大小等。但是，這個(gè)基本的實(shí)現(xiàn)已經(jīng)足夠展示A算法的工作原理。

在下一部分，我們將討論另一種路徑查找算法——跳躍點(diǎn)搜索（JPS）。

JPS（跳躍點(diǎn)搜索）算法

跳躍點(diǎn)搜索（JPS）是一種優(yōu)化的A*搜索算法，它通過只考慮部分節(jié)點(diǎn)來減少搜索的開銷。JPS算法的主要思想是，如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)是從其父節(jié)點(diǎn)開始的最佳路徑的一部分，那么這個(gè)節(jié)點(diǎn)就是一個(gè)跳躍點(diǎn)。通過只考慮這些跳躍點(diǎn)，JPS算法可以大大減少需要處理的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。

JPS算法的實(shí)現(xiàn)比A*算法更復(fù)雜，因?yàn)樗枰~外的邏輯來確定哪些節(jié)點(diǎn)是跳躍點(diǎn)。但是，這種復(fù)雜性帶來的性能提升通常是值得的，特別是在大型地圖上。

以下是JPS算法的C++實(shí)現(xiàn)的一部分：

std::vector<Node*> getSuccessors(Node* node) {std::vector<Node*> 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，我們將討論最后一種路徑查找算法——Wall-tracing。

Wall-tracing算法

Wall-tracing，或者稱為墻壁跟蹤，是一種簡(jiǎn)單但有效的路徑查找算法，特別適用于迷宮類型的環(huán)境。這種算法的基本思想是，當(dāng)一個(gè)單位遇到一個(gè)障礙物（如墻壁）時(shí)，它會(huì)沿著障礙物的邊緣移動(dòng)，直到找到一個(gè)可以通向目標(biāo)的路徑。

Wall-tracing算法的一個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)是它的簡(jiǎn)單性。它不需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或算法，只需要能夠檢測(cè)障礙物和移動(dòng)單位。然而，這種算法也有一些缺點(diǎn)。例如，它可能無法找到最短路徑，特別是在有多個(gè)障礙物的環(huán)境中。

以下是Wall-tracing算法的C++實(shí)現(xiàn)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;
}

以上就是我們對(duì)RTS游戲中的三種路徑查找算法（A*、JPS、Wall-tracing）的討論。每種算法都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，適用于不同的情況。在實(shí)際的游戲開發(fā)中，可能需要根據(jù)具體的需求和環(huán)境來選擇最適合的算法。

希望這篇文章能幫助你更好地理解和使用這些路徑查找算法。如果你有任何問題或建議，歡迎留言討論。