游戏AI-寻路
A*算法是寻路问题中的经典方法，其基本流程包含在伪代码中，主要通过估算函数（h函数）指导搜索。优化A*的方法主要包括：
1. 选择更高效的数据结构：起始的List在大地图上效率较低，可以考虑使用二叉堆，如Bucketed Priority Queue或Weak Heap，它们在获取f最小节点时的复杂度从O(N)提升到O(lgN)，能显著提升算法速度。
2. 启发函数的调整：启发函数的精度影响算法效率。如果启发函数低估了实际距离（under-estimating），算法会走更多“弯路”；反之，如果过度估计（over-estimating），虽然路径可能更短，但效率降低。根据问题调整启发函数的估计性质，如通过调整weight参数在Dijkstra和A*之间切换，或选择如欧拉距离和曼哈顿距离等不同启发函数。
3. 优先级排序：在f值相同时，选择h值较小的节点，这有助于更直接地接近目标。由于浮点数比较可能产生精度问题，需适当转换数值进行比较。
4. 其他优化策略：如在曼哈顿距离启发下，搜索路径更加直白，当f值相等节点多时，优先选h小的策略效果良好。另外，也可考虑在f相等时优先选g大的节点，但结果相似，因为都倾向于靠近目标。
以上优化方法需要根据具体问题进行选择和组合，参考的书籍和资源如《Artificial Intelligence for Games》、《Game Programming精粹1》以及相关视频教程提供更深入的理论和实践指导。
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