Оптимизировать алгоритм поиска кратчайшего пути День добрый.
Возникла проблема с алгоритмом поиска пути. Реализовывал алгоритм Ли и многие другие. Проблем раньше не возникало в силу того, что карты игровые маленькие.
Сейчас возникла необходимость рассчитывать кратчайший путь у npc на довольно большой карте.
И вот две проблемы возникли:
1) Так как карта большая, то прогонка волнового алгоритма для каждого npc само по себе довольно затратна.
2) Пока что путь рассчитывается на каждом шаге по новой.
Поэтому, хочу попросить помощи в оптимизации алгоритма, чтобы как-то исключить эти проблемы. Или, по крайней мере, минимизировать как-то время вычисления.
p.s. нет необходимости в уже готовых исходниках и т.д., мне интересна именно теоретическая часть.
Для оптимизации алгоритма поиска кратчайшего пути на большой карте можно использовать следующие подходы:
Кэширование результатов: сохраняйте информацию о найденных путях между узлами карты, чтобы не пересчитывать их каждый раз. Это поможет сократить время вычислений.
Дробление карты на секторы: разделите карту на небольшие секторы и рассчитывайте путь в пределах каждого сектора отдельно. Это уменьшит количество узлов, которые нужно обрабатывать во время поиска пути.
Использование алгоритмов с приоритетной очередью: используйте алгоритмы поиска пути с приоритетной очередью, такие как A* или Dijkstra с использованием кучи Фибоначчи. Они помогут быстрее находить кратчайший путь.
Параллельное вычисление: используйте многопоточность для распределения вычислений по нескольким ядрам процессора. Это поможет ускорить процесс поиска пути на большой карте.
Оптимизация структуры данных: выберите эффективные структуры данных для хранения информации о карте и пути. Например, для быстрого доступа к узлам карты используйте хэш-таблицы или квадродеревья.
Эти подходы помогут оптимизировать алгоритм поиска кратчайшего пути и уменьшить время вычислений на большой карте.
Для оптимизации алгоритма поиска кратчайшего пути на большой карте можно использовать следующие подходы:
Кэширование результатов: сохраняйте информацию о найденных путях между узлами карты, чтобы не пересчитывать их каждый раз. Это поможет сократить время вычислений.
Дробление карты на секторы: разделите карту на небольшие секторы и рассчитывайте путь в пределах каждого сектора отдельно. Это уменьшит количество узлов, которые нужно обрабатывать во время поиска пути.
Использование алгоритмов с приоритетной очередью: используйте алгоритмы поиска пути с приоритетной очередью, такие как A* или Dijkstra с использованием кучи Фибоначчи. Они помогут быстрее находить кратчайший путь.
Параллельное вычисление: используйте многопоточность для распределения вычислений по нескольким ядрам процессора. Это поможет ускорить процесс поиска пути на большой карте.
Оптимизация структуры данных: выберите эффективные структуры данных для хранения информации о карте и пути. Например, для быстрого доступа к узлам карты используйте хэш-таблицы или квадродеревья.
Эти подходы помогут оптимизировать алгоритм поиска кратчайшего пути и уменьшить время вычислений на большой карте.