基于二维网格的寻路：最便宜的 way/algorithm 来找出一个位置是否可以到达
2d gridbased Pathfinding: Cheapest way/algorithm to find out if a location is reachable
我的主要寻路是通过 aStar 算法的实现完成的。只要有路径，性能就很好。
但是，如果有 none，则可能会解析所有可用节点，直到您得出没有路径的结论。
我能想到的最坏情况是在目标位置相对较近的地方几乎没有障碍物。
到目前为止我提出的一些想法可能会提高整体性能：
找到并执行一个更便宜的寻路算法n，即运行只是为了找出目标是否可达，如果是，运行aStar来获取实际路径。
收集目标节点周围指定半径内所有不可行走的节点，看它们是否全部相连。如果是，则目标为 'unreachable'，无法达到。
不需要为起始节点做同样的事情，因为收集节点的明星方式本质上就是这样做的。
所以我在这里要问的是，如果有人那里有一些 bulletpoints/ideas 我可以添加到我的列表中，或者指出我可以使用的更便宜的寻路算法的方向确定是否有路径
第一个idea，应该细化！
由于您的启发式算法，A* 将大部分时间花在目标周围，
因此在它周围创造了一堵 "visited" 墙。
所以我认为您可以检查是否继续 "wall" 访问过的方块，
如果您找到包含目标但不包含源的闭合连续路径，则您无需进一步搜索。
第二个想法，未完成，但可能会减少"LOST"时间，
使用双向 A*，Source 运行 Destination，但同时 Destination 发现它是通往 Source 的路。
看看 https://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/ 了解它的行为方式。
我的主要寻路是通过 aStar 算法的实现完成的。只要有路径，性能就很好。
但是，如果有 none，则可能会解析所有可用节点，直到您得出没有路径的结论。
我能想到的最坏情况是在目标位置相对较近的地方几乎没有障碍物。
到目前为止我提出的一些想法可能会提高整体性能：
找到并执行一个更便宜的寻路算法n，即运行只是为了找出目标是否可达，如果是，运行aStar来获取实际路径。
收集目标节点周围指定半径内所有不可行走的节点，看它们是否全部相连。如果是，则目标为 'unreachable'，无法达到。 不需要为起始节点做同样的事情，因为收集节点的明星方式本质上就是这样做的。
所以我在这里要问的是，如果有人那里有一些 bulletpoints/ideas 我可以添加到我的列表中，或者指出我可以使用的更便宜的寻路算法的方向确定是否有路径
第一个idea，应该细化！
由于您的启发式算法，A* 将大部分时间花在目标周围， 因此在它周围创造了一堵 "visited" 墙。
所以我认为您可以检查是否继续 "wall" 访问过的方块， 如果您找到包含目标但不包含源的闭合连续路径，则您无需进一步搜索。
第二个想法，未完成，但可能会减少"LOST"时间，
使用双向 A*，Source 运行 Destination，但同时 Destination 发现它是通往 Source 的路。
看看 https://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/ 了解它的行为方式。