“AS3.0高级动画编程”学习：第四章 寻路（AStar/A星/A*）算法 (下)

在前一部分的最后，我们给出了一个寻路的示例，在大多数情况下，运行还算良好，但是有一个小问题，如下图：



很明显，障碍物已经把路堵死了，但是小球仍然穿过对角线跑了出来！

问题在哪里：我们先回顾一下AStar.as中用于判断的if语句

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在这个判断中，并没有规定说不允许走对象线。来看看如何修正：



在以node为中心考查四周节点时，如果遇到水平和垂直方向都是障碍物时，既使对角节点是可穿越的普通节点，也不能通过。所以只要再加二个条件判断即可

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再运行一下：

一切正常了!

前面提到的这些示例，终点与目标点都是固定的，但在实际游戏中，正好相反，比如"星际"，选定一个农民后，在地图上随便点击一下，农民就能自动找到去目标点的路径。

View Code?
拿鼠标在空白节点上随便点点，看看会发生些什么？

考虑最后一个问题：实际游戏地图中有平地，有高坡，有沙地，有雪地...不同的路面状况，行走的难度(即代价)应该不同吧？而我们刚才的所有示例中，对所有可穿越的节点都是平等对待的。如何区分出不同情况的地形呢？

关注一下：Node.as中的

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以及AStar.as中的

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聪明的你一定看出端倪了！没错，costMultiplier就是代价的权重因子，如果让每个节点的权重因子不同，就能体现出不同地形的行走难度程度。

View Code?
跟上一部分里的GridView.as比较起来，GridView2.as在构造函数里根据sin与cos函数，为节点设置了不同的权重因子，而且在节点着色上，深色的代价要比浅色的代价大，测试一下：

View Code?
可以看出，调整权重因子后，路径尽量在靠近浅色的区域前进！可能这样对比还不强烈，把上面测试代码中的GridView2换回GridView，对比看下没有权重因子干扰时的路径

当然，在具体游戏开发过程中，A*算法还要结合其它很多技术(比如加载地图，配合地图设置权重因子，把地图分配到网格单元等)才能最终做出不错的游戏，我们在这里只是讨论寻路算法的原理，其它方面留给大家自行去完善吧.