C语言手把手教你实现贪吃蛇AI(中)-创新互联-成都快上网建站

C语言手把手教你实现贪吃蛇AI(中)-创新互联

手把手教你实现贪吃蛇AI,具体内容如下

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1. 目标

       这一部分主要是讲解编写贪吃蛇AI所需要用到的算法基础。

2. 问题分析

        贪吃蛇AI说白了就是寻找一条从蛇头到食物的一条最短路径,同时这条路径需要避开障碍物,这里仅有的障碍就是蛇身。而A star 算法就是专门针对这一个问题的。在A star 算法中需要用到排序算法,这里采用堆排序(当然其他排序也可以),如果对堆排序不熟悉的朋友,请移步到这里——堆排序,先看看堆排序的内容。

3. A*算法

      A star(也称A*)搜寻算法俗称A星算法。这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法。常用于游戏中对象的移动计算上。A* 算法是一种启发式搜寻算法,有别于DFS, BFS搜索。可以这样理解“启发式”的涵义,比如从起点A到达目的地B的路线,并不是直接告诉你,从A出发,向东行驶200米,右转进入XX路,直行500米到达B;而是从A出发,直行,直到遇到第一家肯德基,右转直到看到B大厦。而A*算法中用来启发的线索就是移动成本,也就是权重。

3.1 移动成本

       如下图所示,从A点出发,可以有四个方向可走(由于贪吃蛇仅仅可以走上下左右四个方向,所以这里不考虑走斜线的情况),假设每个方向移动一格的成本为10,A*算法中采用的F值来评价移动成本,F=G+H。假设节点C是待考察的一个点,G代表的是从起点A到C的移动成本,如下图的情况G=10。那么H代表的就是从C点到目标B点的移动代价的预估值,如下图的情况H=50,那么F=60。为什么说是预估,因为现在对于从C点到B点的情况还不清楚,因为中间可能存在障碍物,那么实际的移动代价就会大于预估的情况。而对于待考察点D,其F=80,显然在C 和D点中(当然这里待考察的点不止C和D点),A*算法会选择C点。

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3.2 算法流程图

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4. 源代码

        代码中假定起始点A(5,10),食物B(5,15),如下图。其中‘X'代表障碍物,‘O'代表的就是寻找到的从A到B的路径。

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#include 
#include 
#define N 32 
#define W 10 
 
typedef struct STARNODE{ 
 int x;//节点的x,y坐标 
 int y; 
 int G;//该节点的G, H值 
 int H; 
 int is_snakebody;//是否为蛇身,是为1,否则为0; 
 int in_open_table;//是否在open_table中,是为1,否则为0; 
 int in_close_table;//是否在close_table中,是为1,否则为0; 
 struct STARNODE* ParentNode;//该节点的父节点 
} starnode, *pstarnode; 
 
starnode mapnode[N/2+2][N+4]; 
 
pstarnode opentable[N*N/2]; 
pstarnode closetable[N*N/2]; 
 
int opennode_count=0; 
int closenode_count=0; 
starnode food; 
 
//根据指针所指向的节点的F值,按大顶堆进行调整 
void heapadjust(pstarnode a[], int m, int n) 
{ 
 int i; 
 pstarnode temp=a[m]; 
 for(i=2*m;i<=n;i*=2) 
 { 
  if(i+1<=n && (a[i+1]->G+a[i+1]->H)>(a[i]->G+a[i]->H) ) 
  { 
   i++; 
  } 
  if((temp->G+temp->H)>(a[i]->G+a[i]->H)) 
  { 
   break; 
  } 
  a[m]=a[i]; 
  m=i; 
 } 
 a[m]=temp; 
} 
 
void swap(pstarnode a[],int m, int n) 
{ 
 pstarnode temp; 
 temp=a[m]; 
 a[m]=a[n]; 
 a[n]=temp; 
} 
 
 
void crtheap(pstarnode a[], int n) 
{ 
 int i; 
 for(i=n/2;i>0;i--) 
 { 
  heapadjust(a, i, n); 
 } 
} 
 
void heapsort(pstarnode a[], int n) 
{ 
 int i; 
 crtheap(a,n); 
 for(i=n;i>1;i--) 
 { 
  swap(a,1,i); 
  heapadjust(a, 1,i-1); 
 } 
} 
 
//x1, y1是邻域点坐标 
//curtnode是当前点坐标 
void insert_opentable(int x1, int y1, pstarnode pcurtnode) 
{ 
 int i; 
 if(!mapnode[x1][y1].is_snakebody && !mapnode[x1][y1].in_close_table)//如果不是蛇身也不在closetable中 
 { 
  if(mapnode[x1][y1].in_open_table && mapnode[x1][y1].G>pcurtnode->G+W)//如果已经在opentable中,但是不是最优路径 
  { 
   mapnode[x1][y1].G=pcurtnode->G+W;//把G值更新 
   mapnode[x1][y1].ParentNode=pcurtnode;//把该邻点的双亲节点更新 
   //由于改变了opentable中一个点的F值,需要对opentable中的点的顺序进行调整,以满足有序 
   for(i=1;i<=opennode_count;i++) 
   { 
    if(opentable[i]->x==x1 && opentable[i]->y==y1) 
    { 
     break; 
    } 
    heapsort(opentable, i); 
   } 
  } 
  else//把该点加入opentable中 
  { 
   opentable[++opennode_count]=&mapnode[x1][y1]; 
 
   mapnode[x1][y1].G=pcurtnode->G+W; 
   mapnode[x1][y1].H=(abs(food.x-x1)+abs(food.y-y1))*W; 
   mapnode[x1][y1].in_open_table=1; 
   mapnode[x1][y1].ParentNode=pcurtnode; 
   heapsort(opentable, opennode_count); 
  } 
 } 
} 
 
//寻找当前点的四邻域点,把符合条件的点加入opentable中 
void find_neighbor(pstarnode pcurtnode) 
{ 
 int x=pcurtnode->x; 
 int y=pcurtnode->y; 
 
 if(x+1<=N/2) 
 { 
  insert_opentable(x+1, y, pcurtnode); 
 } 
 if(x-1>=1) 
 { 
  insert_opentable(x-1, y, pcurtnode); 
 } 
 if(y+1<=N+1) 
 { 
  insert_opentable(x,y+1, pcurtnode); 
 } 
 if(y-1>=2) 
 { 
  insert_opentable(x,y-1, pcurtnode); 
 } 
} 
 
int search_road(pstarnode startnode, pstarnode endnode) 
{ 
 int is_search_road=0; 
 opennode_count=0; 
 closenode_count=0; 
 pstarnode pcurtnode; 
 
 opentable[++opennode_count]=startnode;//起始点加入opentable中 
 startnode->in_open_table=1; 
 startnode->ParentNode=NULL; 
 startnode->G=0; 
 startnode->H=(abs(endnode->x-startnode->x)+abs(endnode->y-startnode->y))*W; 
 
 if(startnode->x==endnode->x && startnode->y==endnode->y)//如果起点和终点重合 
 { 
  is_search_road=1; 
  return is_search_road; 
 } 
 
 while(1) 
 { 
  //取出opentable中第1个节点加入closetable中 
  pcurtnode=opentable[1]; 
  opentable[1]=opentable[opennode_count--]; 
 
  closetable[++closenode_count]=pcurtnode; 
  pcurtnode->in_open_table=0; 
  pcurtnode->in_close_table=1; 
 
  if(pcurtnode->x==endnode->x && pcurtnode->y==endnode->y) 
  { 
   is_search_road=1; 
   break; 
  } 
 
  find_neighbor(pcurtnode); 
 
  if(!opennode_count)//如果opentable已经为空,即没有找到路径 
  { 
   break; 
  } 
 } 
 
 return is_search_road; 
} 
 
int main(void) 
{ 
 int i, j; 
 pstarnode startnode; 
 
 for(i=0;ix, temp->y); 
  temp=temp->ParentNode; 
 }while(temp); 
 
 return 0; 
}

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