世界地圖
前段時(shí)間遇到一個(gè)跨地圖尋路的需求，需要在任意兩個(gè)地圖之間自動尋路。我們的尋路算法用的是AStar,每個(gè)地圖都有一份格子數(shù)據(jù)，地圖之間有傳送門通過。
首先這是一個(gè)最短路徑問題，常用的最短路徑算法有Dijkstra、Floyd。這里我的思路是選擇Dijkstra來實(shí)現(xiàn)。
具體的Dijkstar算法原理可以參考這兩篇文章：（反正我是學(xué)完就忘記了 笑哭~）
透徹理解迪杰斯特拉算法
最短路徑—Dijkstra算法和Floyd算法
1.定義圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
int MAXV;//最大頂點(diǎn)個(gè)數(shù)
const int INF = int.MaxValue; //INF表示∞ 無窮大
struct MGraph //圖的定義
{
public int[][] edges; //鄰接矩陣
public int n, e; //頂點(diǎn)數(shù),弧數(shù)
public VexterMapId[] vexs; //存放頂點(diǎn)信息
};
把mapID設(shè)置到每個(gè)頂點(diǎn)數(shù)據(jù)里
for (int i = 0; i < MAXV; i++)
{
g.vexs[i].mapID = mapNodeList[i];
}
2.根據(jù)傳送門配置，生成邊（連通頂點(diǎn)之間）。這里我是沒有計(jì)算AStar權(quán)值的，也就是默認(rèn)每張相鄰地圖連接邊的權(quán)值都是1。這樣其實(shí)是不精確的，如果你們游戲?qū)_度要求比較高的話，就要計(jì)算同一個(gè)地圖里的傳送點(diǎn)之間AStar路徑的權(quán)值。
//建立圖的臨接矩陣
for (int i = 0; i < g.n; i++)
{
g.edges[i] = new int[MAXV];
for (int j = 0; j < g.n; j++)
{
//計(jì)算i到j(luò)的權(quán)值
int mapI = mapNodeList[i];
int mapJ = mapNodeList[j];
if (linkDic.ContainsKey(mapI))
{
if (linkDic[mapI].ContainsKey(mapJ))//判斷地圖I到地圖J能不能走通
{
g.edges[i][j] = 1;//默認(rèn)給權(quán)值都為1
continue;
}
}
g.edges[i][j] = INF;
}
}
3.生成所有地圖之間的最短路徑作為一個(gè)靜態(tài)配置，這樣在運(yùn)行時(shí)就不需要運(yùn)算Dijkstra算法去查詢了，直接進(jìn)入游戲的時(shí)候解析配置，后面就可以隨便查詢都不影響性能。
/// <summary>
/// 所有路徑放這里保存
/// </summary>
public Dictionary<string, List<int>> allPathDic = new Dictionary<string, List<int>>();
public void ExportPath()
{
float time = Time.realtimeSinceStartup;
for (int i = 0; i < MAXV; i++)
{
Dijkstra(g, i);
}
Debug.Log("跨地圖數(shù)據(jù)生成耗時(shí)：" + ((Time.realtimeSinceStartup - time) * 1000) + "ms");
}
void Dijkstra(MGraph g, int v)
{
int[] dist = new int[MAXV];//從原點(diǎn)v到其他的各定點(diǎn)當(dāng)前的最短路徑長度
int[] path = new int[MAXV];//path[i]表示從原點(diǎn)到定點(diǎn)i之間最短路徑的前驅(qū)節(jié)點(diǎn)
int[] s = new int[MAXV]; //選定的頂點(diǎn)的集合
int mindis, i, j, u;
u = 0;
for (i = 0; i < g.n; i++)
{
dist[i] = g.edges[v][i]; //距離初始化
s[i] = 0; //s[]置空 0表示i不在s集合中
if (g.edges[v][i] < INF) //路徑初始化
path[i] = v;
else
path[i] = -1;
}
s[v] = 1; //源點(diǎn)編號v放入s中
path[v] = 0;
for (i = 0; i < g.n; i++) //循環(huán)直到所有頂點(diǎn)的最短路徑都求出
{
mindis = INF; //mindis置最小長度初值
for (j = 0; j < g.n; j++) //選取不在s中且具有最小距離的頂點(diǎn)u
if (s[j] == 0 && dist[j] < mindis)
{
u = j;
mindis = dist[j];
}
s[u] = 1; //頂點(diǎn)u加入s中
for (j = 0; j < g.n; j++) //修改不在s中的頂點(diǎn)的距離
if (s[j] == 0)
if (g.edges[u][j] < INF && dist[u] + g.edges[u][j] < dist[j])
{
dist[j] = dist[u] + g.edges[u][j];
path[j] = u;
}
}
PutBothpath(g, dist, path, s, g.n, v);//獲取路徑
}
void PutBothpath(MGraph g, int[] dist, int[] path, int[] s, int n, int v)
{
int i;
for (i = 0; i < n; i++)
{
if (s[i] == 1 && dist[i] < INF)
{
List<int> pathVexsList = new List<int>(4);
pathVexsList.Add(g.vexs[v].mapID);//起點(diǎn)
Ppath(g, path, i, v, pathVexsList);
pathVexsList.Add(g.vexs[i].mapID);//終點(diǎn)
//StringBuilder pathStr = new StringBuilder();
//for (int j = 0; j < pathVexsList.Count; j++)
//{
// pathStr.Append(g.vexs[pathVexsList[j]].mapID);
// if (j != pathVexsList.Count - 1)//不是結(jié)尾就加間隔符
// {
// pathStr.Append("-");
// }
//}
string pathKey = g.vexs[v].mapID + "-" + g.vexs[i].mapID;
if (!allPathDic.ContainsKey(pathKey))//不存在
{
allPathDic.Add(pathKey, pathVexsList);
}
//Debug.Log(string.Format(" 從 {0} 到 {1} 的最短路徑長度為:{2}\t路徑為:{3}", g.vexs[v].mapID, g.vexs[i].mapID, dist[i], pathStr));
}
//else
// Debug.Log(string.Format("從{0}到{1}不存在路徑\n", v, i));
}
}
void Ppath(MGraph g, int[] path, int i, int v, List<int> pathVexsList) //前向遞歸查找路徑上的頂點(diǎn)
{
int k;
k = path[i];
if (k == v) return; //找到了起點(diǎn)則返回
Ppath(g, path, k, v, pathVexsList); //找頂點(diǎn)k的前一個(gè)頂點(diǎn)v
pathVexsList.Add(g.vexs[k].mapID);
}
public Dictionary<string, List<int>> allPathDic = new Dictionary<string, List<int>>();
這樣其他地方調(diào)用就只需要查詢這個(gè)字典，就能查到最短路徑了~
