Unity3D 分块编辑小AStar地图详解

前言

A算法是一种经典的寻路算法，能够帮助游戏中的角色找到最短路径。在本文中，我们将介绍如何在Unity3D中使用分块编辑的方式创建一个小的A地图，并实现A*算法来实现角色的寻路。

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1. 分块编辑小AStar地图的概念

在游戏开发中，A*算法是一种广泛应用的寻路算法，它可以在地图中找到两个点之间的最短路径。而分块编辑则是一种优化地图编辑的方式，将地图分成多个小块，每个小块可以看作是一个节点，这样可以减少计算量，提高寻路的效率。

2. 技术详解

2.1 创建地图

首先，我们需要创建一个地图，在Unity3D中可以使用Tilemap工具来快速创建地图。在创建地图时，我们可以将地图分成多个小块，并给每个小块一个标识，以便后续的寻路算法能够识别每个小块。

2.2 实现A*算法

接下来，我们需要实现A算法来进行角色的寻路。A算法是一种启发式搜索算法，它通过估算每个节点到目标节点的代价来找到最短路径。在实现A*算法时，我们需要考虑以下几个关键步骤：

初始化Open列表和Closed列表，Open列表用来存储待访问的节点，Closed列表用来存储已经访问过的节点；
将起始节点加入Open列表，并设置起始节点的代价为0；
重复以下步骤直到找到目标节点或Open列表为空：

从Open列表中选择一个节点，该节点的代价加上到目标节点的估算代价最小；
将该节点从Open列表中移除，并加入Closed列表；
对该节点的相邻节点进行遍历，计算每个相邻节点的代价，并更新Open列表；

如果找到目标节点，通过回溯可以得到最短路径。

2.3 角色移动

最后，我们需要实现角色的移动逻辑。当角色得到最短路径后，我们可以通过移动角色的位置来实现寻路效果。在移动过程中，可以使用插值的方式来平滑角色的移动，以提高游戏的流畅度。

3. 代码实现

下面是一个简单的Unity3D代码示例，演示了如何实现一个小的A*地图和角色的寻路：

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;public class AStar : MonoBehaviour
{public Transform target; // 目标点public Transform player; // 角色public LayerMask obstacleMask; // 障碍物层private List<Node> path; // 最短路径void Start(){FindPath();}void FindPath(){Node startNode = new Node(player.position);Node targetNode = new Node(target.position);List<Node> openSet = new List<Node>();HashSet<Node> closedSet = new HashSet<Node>();openSet.Add(startNode);while (openSet.Count > 0){Node currentNode = openSet[0];for (int i = 1; i < openSet.Count; i++){if (openSet[i].fCost < currentNode.fCost || openSet[i].fCost == currentNode.fCost && openSet[i].hCost < currentNode.hCost){currentNode = openSet[i];}}openSet.Remove(currentNode);closedSet.Add(currentNode);if (currentNode == targetNode){RetracePath(startNode, targetNode);return;}foreach (Node neighbour in GetNeighbours(currentNode)){if (!neighbour.walkable || closedSet.Contains(neighbour)){continue;}int newCostToNeighbour = currentNode.gCost + GetDistance(currentNode, neighbour);if (newCostToNeighbour < neighbour.gCost || !openSet.Contains(neighbour)){neighbour.gCost = newCostToNeighbour;neighbour.hCost = GetDistance(neighbour, targetNode);neighbour.parent = currentNode;if (!openSet.Contains(neighbour)){openSet.Add(neighbour);}}}}}void RetracePath(Node startNode, Node endNode){List<Node> path = new List<Node>();Node currentNode = endNode;while (currentNode != startNode){path.Add(currentNode);currentNode = currentNode.parent;}path.Reverse();this.path = path;}List<Node> GetNeighbours(Node node){List<Node> neighbours = new List<Node>();// 实现获取邻居节点的逻辑return neighbours;}int GetDistance(Node nodeA, Node nodeB){// 实现计算两个节点之间距离的逻辑return 0;}void Update(){// 实现角色移动的逻辑}
}public class Node
{public bool walkable;public Vector3 position;public int gCost;public int hCost;public Node parent;public int fCost { get { return gCost + hCost; } }public Node(Vector3 _position){position = _position;}
}

在上面的代码示例中，我们实现了一个简单的A*算法，并通过Node类来表示地图中的节点。在FindPath方法中，我们首先初始化起始节点和目标节点，然后通过循环来遍历地图中的节点，找到最短路径。在RetracePath方法中，我们通过回溯来得到最短路径，最后在Update方法中实现角色的移动逻辑。