寻路算法是计算机科学中用于在图中寻找从一点到另一点的路径的算法。以下是一些常用的寻路算法：
A*算法
结合了最佳优先搜索的效率和Dijkstra算法的完整性。
通过引入启发式信息（如欧几里得距离或曼哈顿距离）来优化搜索过程。
通常用于游戏开发、物流配送、无人机导航等领域。
Dijkstra算法
用于在加权图中找到从单一源点到所有其他点的最短路径。
不使用启发式信息，因此搜索过程可能非常耗时。
广度优先搜索（BFS）
从起点开始，探索所有相邻节点，然后是相邻节点的相邻节点，以此类推。
适用于无权图，可以找到最短路径。
B*算法
B*算法是A*算法的扩展，用于游戏中的怪物自动寻路。
效率远超A*算法，适用于需要快速响应的场景。
D*算法
动态A*算法，适用于环境动态变化的场景。
从目标点向起点进行搜索，能够处理移动障碍物。
JPS算法
跳点搜索算法，寻找跳点，直到终点。
强迫邻居判断，可以显著减少搜索空间。
导航网格算法
如Recast & Detour（Unity使用的库），用于创建导航网格，便于进行高效的寻路。
流场FlowField
用于实时战略游戏（RTS）等，可以一次性计算寻路结果并应用于所有单位。
这些算法各有优缺点，选择合适的算法取决于具体的应用场景和需求。例如，A*算法因其高效性和灵活性而被广泛使用，而D*算法则更适合处理动态环境。
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