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使用Lua编写的寻路算法。

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简介：
利用 Lua 编写的寻路算法，其核心在于避免重复探索。算法采用一种策略，一旦某个路径上的节点被访问过，便不再对其进行寻访，从而提高效率。同时，维护一个临时的航线列表，用于记录已探索的路径。在选择一条潜在路径后，如果后续路径的长度超过了所选路径的长度，则不再进行递归搜索，以优化计算过程。

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  • 用Lua编写的寻路算法
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    本简介讨论了利用Lua编程语言实现的一种高效寻路算法。该算法旨在优化游戏和模拟环境中单位路径规划问题，提供快速且灵活的解决方案。 一个用Lua编写的寻路算法，在一条路径上会标记已经访问过的节点以避免重复搜索；同时维护一个临时的航线列表，并在找到某条路径后，不再对更长的路径进行递归搜索。
     
  • A*算法与寻路算法 寻路寻路寻路寻路寻路寻路寻路寻路寻路寻路
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    简介：本文章深入探讨A*算法在游戏和机器人技术中的应用，详细解析了高效路径规划的关键原理和技术细节。 **A*算法详解** A*（A-star）算法是一种在图形搜索中用于寻找从起点到终点最短路径的启发式搜索算法。它结合了Dijkstra算法的最优性和BFS（广度优先搜索）的效率，通过引入启发式函数来指导搜索方向，从而更快地找到目标。该算法广泛应用于游戏开发、地图导航和机器人路径规划等领域。 **1. A*算法的核心概念** - **启发式函数（Heuristic Function）：** 启发式函数是A*算法的关键部分，通常表示为h(n)，它估计从当前节点n到目标节点的代价。理想的启发式函数应该是admissible（下界），即它总是低估实际代价，并且最好是consistent（一致的），这样算法才能保证找到最短路径。 - **F值、G值和H值：** 每个节点都有一个F值、G值和H值。F值是节点的总成本，计算公式为F = G + H，其中G值是从起始节点到当前节点的实际代价，而H值则是启发式函数的估计值。 - **优先队列（Priority Queue）：** A*算法使用优先队列来存储待处理的节点，并根据每个节点的F值进行排序，确保每次选择成本最小的节点进行扩展。 **2. A*算法步骤** 1. 初始化：创建一个起始节点，G值设为0，H值通过启发式函数计算得出后将其放入优先队列。 2. 扩展节点：从优先队列中取出F值最小的节点作为当前处理的节点。 3. 检查目标：如果当前节点是目标，则结束搜索并返回路径。 4. 生成子节点：对于当前节点的所有可能邻居，计算它们各自的G值和H值，并更新这些新节点的F值后加入优先队列中等待进一步处理。 5. 循环执行步骤2-4直到找到目标或优先队列为空。 **3. C#实现** 在C#语言环境下实施A*算法时，可以使用`System.Collections.Generic.PriorityQueue`类作为优先队列。定义一个节点类来保存位置信息、G值、H值及F值，并包含指向父节点的引用。此外还需要编写搜索函数以处理节点扩展和队列操作等任务。同时需要实现启发式函数如曼哈顿距离或欧几里得距离。 **4. 应用场景** - **游戏AI：** A*算法常用于游戏中NPC（非玩家角色）路径规划，例如角色移动、敌人追击等功能。 - **地图导航：** 在电子地图应用中，A*算法能帮助计算两点间的最短驾驶或步行路线。 - **机器人路径规划：** 该算法在机器人领域同样有用武之地，可以帮助设计避开障碍物的安全行进方案。 **5. 文件分析** 提供的文件lianxi2.sln是一个Visual Studio解决方案文件，可能包含了一个A*算法的C#项目。lianxi2可能是该项目中的主要代码文件之一，其中包含了具体实现细节。要深入了解，请打开这些文件进行查看和学习。 总之，A*算法是寻找最短路径的重要工具，在其C#实现中提供了理解和应用该算法的有效途径。通过对提供的文件进行研究，可以深入理解A*算法的原理及其具体的实施方式。
     
  • Cocos2dx与Lua实现斜45度A星寻路算法
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    本文详细介绍了如何在Cocos2d-x游戏引擎中结合Lua语言，实现一个创新性的斜45度网格上的A*寻路算法。通过优化路径规划，为游戏开发人员提供了高效解决角色移动与导航问题的新思路和技术方案。 使用Cocos2dx结合Lua实现斜45度A星寻路算法：通过调用`Astar:getInstance():InitAstar(阻挡数组, 地图宽, 地图高)`初始化，然后使用`Astar:getInstance():GetPath(起点, 终点,true)`获取路径点。
     
  • CSV转Lua工具（纯Lua编写）
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    这是一款使用纯Lua语言编写的实用工具，能够高效地将CSV格式的数据转换为Lua表格。它简洁易用，适用于各种需要数据交换和处理的场景。 使用Lua语言编写了一个配置文件转换工具，可以将CSV格式的配置文件转换为Lua“类文件”。支持的数据类型包括数字、字符串、数字数组、字符数组和table等。附有详细的使用说明文档。由于水平有限，如果有发现Bug或有任何建议欢迎留言交流。
     
  • 使用Python编写kNN算法的代码
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    本简介介绍如何利用Python语言实现经典的k近邻(k-Nearest Neighbors, kNN)算法，并提供相应的源代码示例。适合编程初学者和数据科学爱好者参考学习。 邻近算法（k-Nearest Neighbor, kNN）是机器学习领域的一种分类方法，并且也是最简单的几种算法之一。尽管其原理简单，但在处理特定问题上却能表现出色。因此，对于初学者来说，理解并掌握kNN算法是一个很好的起点。 该算法的核心理念十分直观：它会选取离测试数据点最近的k个训练样本进行分析，并根据这k个样本中出现频率最高的类别标签来预测测试点所属的分类。假设每个样本具有m个特征值，则可以将一个样本表示为一个m维向量X = (x1, x2,... , xm)；同样地，测试数据也可以通过类似的特征向量Y = (y1, y2,... , ym)来描述。 那么问题来了：我们如何定义这两个向量之间的“距离”呢？
     
  • 用Lua编写贪吃蛇游戏
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    本教程介绍如何使用Lua编程语言创建经典的“贪食蛇”游戏。通过简洁的代码实现基本的游戏功能和玩法，适合初学者学习实践。 我使用了一种新的脚本语言Lua来编写贪吃蛇游戏。Lua是一种可扩展、动态的脚本语言，小巧高效且易于学习。它由标准C编写而成，作为嵌入式语言设计，可以与任何其他编程语言结合使用。
     
  • 用于编写和检测Lua代码语法的工具
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    这段简介可以描述为：“用于编写和检测Lua代码语法的工具”是一款专为开发者设计的应用程序，它能够帮助用户检查并修正他们在使用 Lua 编程语言时遇到的所有语法问题。这款工具旨在提高编程效率，并保证代码质量。 BluaAlphaSetup.exe 是一款专门用于编写Lua程序并检查语法的工具，推荐使用此工具来撰写Lua代码，并查看“代码”目录下的源文件。解压后可以发现Ultra Edit32 也是通用编程的一个好选择，同样适用于书写Lua程序以及浏览“代码”目录中的源文件。lua.rar 是一个运行Lua程序的实际环境，解压之后通过运行 lua.exe 并输入 dofile(test.lua) 来执行同一目录下的 test.lua 文件。
     
  • Unity3D中的AStar寻路算法
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    本文章介绍了在Unity3D游戏引擎中实现和应用A*（A-Star）寻路算法的方法和技术，帮助开发者优化游戏角色或物体自动路径规划。 本段落详细讲解了在Unity3D中实现A*（AStar）寻路算法的过程。通过清晰的步骤和示例代码，帮助开发者理解如何将该算法应用到游戏开发中以优化角色路径规划功能。文章涵盖了从基础概念介绍到实际操作技巧等多个方面，旨在为希望提升项目性能的游戏设计师提供有价值的参考信息。
     
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    本项目探索了在MATLAB环境中实现自动寻路算法的方法与技术，旨在通过编程优化路径规划过程，适用于游戏开发、机器人导航等领域。 适合新手学习且便于老手开发的MATLAB自动寻路算法推荐给大家。