2D地图寻路算法的核心思路

2D地图寻路算法的核心思路可从以下维度进行分析：

一、算法建模方式

建模类型	实现复杂度	内存开销	动态阻挡支持	适用场景
导航网格	高	中	需重新烘焙	精确要求高的场景
格子	中	高	实时更新	中等规模地图
路点	低	低	无法支持	固定路径场景

二、基础算法实现

1. 广度优先搜索（BFS）

   • 逐层扩展搜索范围，保证最短路径但内存消耗大
   • 典型应用场景：小型网格地图

2. A*算法

   • 核心公式：f(n)=g(n)+h(n)（g为实际距离，h为启发式估计）

   • 算法优化对比：

     算法版本	耗时（16200x16200地图）
     JPS2+	OOM（内存溢出）
     分治算法	190ms

   • 路径平滑流程：

     graph TD
     A[FindPath多边形路径] --> B[FindStraightPath平滑路径]
     

三、改进算法策略

1. 跳点优化（JPS+）

   • 预烘焙跳点数据减少实时计算量

   • 性能提升对比：

     算法	耗时（万次寻路）	提升倍数
     传统A*	260.74ms	1x
     JPS-Bit	3.24ms	81x

2. 分治算法

   • 将8100x8100地图分割为子区域寻路

   • 性能表现：

     地图尺寸	传统算法耗时	分治算法耗时
     16200x16200	OOM	190ms

四、大规模处理方案

1. 层次化寻路

   • 区域划分与路点连接机制：

     graph LR
     A[起点] --> B[区域路点]
     B --> C[中间区域路点]
     C --> D[终点区域路点]
     

   • 内存消耗从13MB优化到28MB

2. 动态阻挡处理

   • B*算法特性：遇到阻挡后自动绕行
   • 适用场景：超大地图实时修正路径

五、工程实践建议

1. 工具链选择

   • 小型地图：直接使用Unity/Unreal内置A*实现
   • 超大地图：采用分治算法+层次化寻路组合方案

2. 性能监控指标

   • 单次寻路耗时超过33ms需优化
   • 三角形数量超过700k/帧需简化模型