怪物的追击、玩家的自动寻路、宠物的跟随,背后都是同一个问题:从 A 格到 B 格怎么绕开墙走过去。A* 寻路在格子地图上用启发式搜索给出合理路径,实现的关键是启发函数的选取与搜索规模的裁剪。
---A* 寻路:曼哈顿启发式
function Path.find(mapId, sx, sy, tx, ty)
local open = { { x = sx, y = sy, g = 0,
f = math.abs(tx - sx) + math.abs(ty - sy) } }
local came, gScore = {}, {}
gScore[sx .. "," .. sy] = 0
local steps = 0
while #open > 0 do
-- 取 f 最小的节点
table.sort(open, function(a, b) return a.f < b.f end)
local cur = table.remove(open, 1)
steps = steps + 1
if steps > 500 then return nil end -- 规模裁剪
if cur.x == tx and cur.y == ty then
return Path.rebuild(came, cur)
end
for _, d in ipairs(Path.dirs) do
local nx, ny = cur.x + d[1], cur.y + d[2]
if gridattr(mapId, nx, ny, 1) then
local ng = cur.g + 1
local key = nx .. "," .. ny
if not gScore[key] or ng < gScore[key] then
gScore[key] = ng
came[key] = cur.x .. "," .. cur.y
open[#open + 1] = { x = nx, y = ny,
g = ng,
f = ng + math.abs(tx - nx) + math.abs(ty - ny) }
end
end
end
end
return nil
end
A* 的循环三件事:从开放列表取 f 值最小的节点(f 是已走代价加启发估值)、检查终点、扩展四方向的可行格。曼哈顿距离做启发:四方向地图里它不会高估真实距离,启发不高估是路径最优的保证。gridattr 的类型 1 检查墙体的可走性,障碍的判定与引擎的移动规则同源。500 步的规模裁剪是性能的保险丝:跨半张地图的寻路在步数上限处放弃,调用方降级走直线加碰撞滑行。
---路径的平滑:合并同方向的格子串
function Path.rebuild(came, goal)
local path = {}
local cur = goal.x .. "," .. goal.y
while cur do
local x, y = cur:match("(%d+),(%d+)")
path[#path + 1] = { x = tonumber(x), y = tonumber(y) }
cur = came[cur]
end
-- 反向得到起点到终点
local out = {}
for i = #path, 1, -1 do out[#out + 1] = path[i] end
return Path.simplify(out)
end
---同向合并:十格直线变一个节点
function Path.simplify(path)
local out = {}
for i = 1, #path do
local a, b = out[#out], path[i]
if not a then
out[1] = b
else
local dx1, dy1 = b.x - a.x, b.y - a.y
local p = path[i - 1]
local dx2, dy2 = a.x - p.x, a.y - p.y
if dx1 * (dx2 == 0 and 0 or 1) ~= dx2 * (dx1 == 0 and 0 or 1)
or dy1 ~= dy2 then
out[#out + 1] = b
end
end
end
return out
end
A* 吐出的路径是逐格的坐标串,直线上十个格子对移动逻辑是冗余的——同向合并把直线段压成一个转向点,包体的路径消息从 80 字节缩到 16 字节。寻路的缓存按起终点对存档,怪物的追击路径在一秒内复用,重复搜索的成本归零。动态障碍的处理:路径上的格子被火墙覆盖时(火墙卡位的战术),重寻的触发即时响应,寻路与地面区域的交互在寻路层留了钩子。
寻路的单测用地图快照驱动:随机起终点万次搜索,路径的可达性与最优性抽样比对;搜索步数与耗时的分布监控,P95 超 50 步的查询提示地图结构的障碍分布需要优化。
启发函数曾经用欧氏距离,四方向地图里高估让路径绕远,曼哈顿的适配修正。开放列表的排序曾经每步全排,千格地图的搜索拖到 200 毫秒,二叉堆的候选优化让搜索回到 20 毫秒内。裁剪的上限曾经不设,两个怪物在迷宫里互相追逐把 CPU 打满,上限加降级是压轴的保险。
步数上限与缓存时长按地图规模配置,主城与野外的参数分开。寻路的消息带路径版本号,客户端的旧路径在新版本到达时作废。怪物的追击距离与寻路的触发绑定,超出仇恨范围即停追回收路径。
本文由 996 技术组基于 996 引擎官方知识库与浮生梦老师课程体系整理。团队长期从事传奇类引擎 Lua 后端逻辑、客户端界面与商业版本交付,内容以官方知识库与真实项目为出处,按版本持续修订。
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