最后再总结一下吧
虽然过程里很多细节也许我没有去管，毕竟现在就已经存在更好的解决方案了
但大致思想是了解了
A星是一种网格上的遍历方式，为了找到一个目标点和起点之间的要经过的最短节点组
里面更像是动态规划
每一次的遍历，都是当前点作为一种状态，然后分向自己的8个方向节点，
通过曼哈顿的估计加上当前节点的实际，得出一个权值：
实际的部分会一直累加，通过父节点的g，在一次一次的移动中一直累加
蓝色的格子都是在openlist里面待排序成为最小的那个，黑格子则是close
的确是很抽象，不好讲，硬要讲又花很多时间，没效率
a星里面对于一大堆的黑格子里，在黑格子里面再找出最好的走法，也是没有关注的
因为规则就是简单的依附在前一个开始节点上，谁的八个方向里最先有自己，谁就是自己的爹
准确来说，这也是所有算法的问题，为了解决某个问题，提出一个算法
而算法本身就是一个一个规则约束出来的
而规则一定是有方向性的，就像一个一个长短不一的矢量，最后共同构成了一个总算法，而这个总的算法矢量是指向问题的解决的
而当实际需要解决的数据发生变化的时候，每一条约束虽然看上去是产生了约束，但是实际上，只是方向性有重合
学一个算法就解决所有的问题，一定是不可能的，一个约束的添加势必带来反方向的负面影响
所以对算法，首先应该知道，这个算法的矢量方向到底在哪，然后学习里面的约束，以及组合约束的技巧
总觉得自己对某个算法的了解还不到位，其实也没什么必要
毕竟如果把最优的方向都写明白了，那所有人都会自然的理解的
关于阻挡后，节点的跳跃，这一点，通过openList达到了要求，通过排序之后，不断选取“权值”最低的那一个，选取之后会从openList里转移到closeList里，然后将该点作为新的发散点
向8个方向发散求权值，从而寻找最到达目标点的路径
找到最终位置之后立刻就会停下，所以最终位置的父节点已经是设置好的了
还有，对于跳点的父节点问题，很容易认为跳了点之后，和父节点之间的联系就断了
但关于这块，单个节点会像四个方向遍历，每个节点都已经设置好了父节点就是自己开始节点的这个状态
而且跳点一定有有“回退”感的，因为整体来说，从出发点开始计算各个 的权值，越到后面越大，即使发现走不通了，也会找当前最小的另一个点，会“收束”回原始那条正确路线
对于closeList，作用更在优化上，我只想着实现，所以对closeList的优化有忽略
更多的来说，递归的状态虽然是在每一个节点身上，但是递归的次序是在openList上，
在 A* 算法中，
closeList是非常有用的，它用于存储已经被评估过的节点，以避免重复的工作。虽然父节点确实保存了路径的连接，但closeList还是起到了不可替代的作用，具体来说：
避免重复探索：
closeList可以确保每个节点只被处理一次。A* 算法需要根据启发式函数和代价函数计算最短路径，但如果没有closeList，同一个节点可能会多次被加入到openList中，从而导致重复计算。避免回退： 即使你通过父节点追溯路径，
closeList也能防止算法重新评估或重新进入某些已经处理过的节点。否则，某些节点可能会被多次加入openList，尤其是在某些情况下，例如地图上有障碍物，可能会出现更短的路径导致节点重新进入队列。优化性能：
closeList可以有效地减少不必要的计算，尤其是在大规模的寻路问题中。当某个节点已经在closeList中时，A* 就知道它不需要再次计算。
总之，openlist实现主体功能，closelist去优化重复操作（不然为什么叫close呢）
更模糊化的，一个点，朝另一个点去，大概怎么走最短，怎么走可以到...
A星就这样告一段落了
代码有报错，，出问题了
重敲
Unity中的具象化代码
（怎么感觉vs变好用了？昨天刚说想换idea今天就起飙的好用，离谱）
小细节，vector3里面的参数传入的是float，只可升浮点，降浮点要强转
yield return null 是当前可以不用再继续执行了，等到下一帧的空闲时间区再继续执行
然后是写在结尾的（生成的比较少，所以好像一次全部都生成了）
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A星的数据层面主要代码
代码里面存在第一个点没有加入关闭列表的问题，会造成父对象始终存在，while循环终止不了
还是思想更重要，的确有点钻牛角尖了，没有确定实现的需求，敲的代码很难产生一个规范
产生差异是很正常的，而差异的产生不利于自己写的过程里报错的解决（更多的还是心理层面对报错的接受程度比较弱）
而如果跟着敲，的确是可以达到不报错，但自己很难提炼里面应该学习到的东西
毕竟技术一定是会更好的，而现在学老的东西，实际中肯定也是用不上的，更多的是产生对问题的一个处理思路
如果判断到下一次在openlist里存在的点就是终点，就可以停了
不额外优化，就会每次在curNode里面判断（这里的优化是极微的，数据量一大和没有优化是一样的，如果不懂也不用太放心上）
还有就是额外增加返回值的功能，通过递归返回最后的值，只会是找到了和遍历完所有的点都没有，然后返回false
这是在功能实现之后的再优化部分
全网最详细Unity A星寻路算法讲解｜第五期：死路的处理和Unity中实现寻路算法_哔哩哔哩_bilibili
A星算法的功能就算是实现了，其他的就是里面一些边边角角的可以省去的性能优化了
（这里的代码是有错误的，错在初始点没有加入closelist）
using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;public enum EStartNodeType
{Walk,Stop
}
public class AStarNode
{public int x; public int y;public EStartNodeType type;//格子类型public float f, g, h;//寻路消耗public AStarNode father;public AStarNode(int x, int y, EStartNodeType type){this.x = x;this.y = y;this.type = type;}
}public class AStarManager
{private int mapW;private int mapH;public AStarNode[,] mapNodes;public List<AStarNode> openList = new List<AStarNode>();public List<AStarNode> closeList = new List<AStarNode>();private static AStarManager instance;public static AStarManager GetInstance(){if (instance == null){instance = new AStarManager();}return instance;}public void InitMap(int W, int H){mapNodes=new AStarNode[W, H];mapH = H;mapW = W;for(int i = 0;i<W;i++){for(int j = 0; j < H; j++){mapNodes[i,j]=new AStarNode(i, j,EStartNodeType.Walk);}}}public void FindPath(Vector2 startPos, Vector2 endPos){openList.Clear();closeList.Clear();int sx=Mathf.FloorToInt(startPos.x);int sy=Mathf.FloorToInt(startPos.y);int ex=Mathf.FloorToInt(endPos.x);int ey=Mathf.FloorToInt(endPos.y);if (IsMapExternal(sx, sy) || IsMapExternal(ex, ey)){Debug.LogError("起点和终点在地图外");return;}var startNode =mapNodes[sx, sy];var endNode = mapNodes[ex, ey];if(startNode.type==EStartNodeType.Stop||endNode.type==EStartNodeType.Stop){Debug.LogError("起点或终点是阻挡");return;}FindEndPoint(sx,sy,ex,ey);}private void FindEndPoint(int sx, int sy, int ex, int ey){var startNode = mapNodes[sx,sy];for (int i = -1; i < 2; i++){for(int j = -1; j < 2; j++){if (i == 0 && j == 0) continue;int cx=sx+i;int cy=sy+j;if(cx==ex && cy==ey)return;//找到终点了，可以停止遍历了，不用再创建新的周围的cur节点遍历了if(IsMapExternal(cx, cy))continue;//点在图外面var curNode = mapNodes[cx,cy];if(curNode.type==EStartNodeType.Stop)continue;//是阻挡就排除if(openList.Contains(curNode)||closeList.Contains(curNode)) continue;//已经有当过计算的点了//都满足的话就可以当正常点来用了curNode.father = startNode;float d = 1;if (i != 0 && j != 0) d = 1.4f;float g = startNode.g + d;//对准确的部分进行计算float h = Mathf.Abs(cx-sx)+Mathf.Abs(cy-sy);//曼哈顿距离计算float f = g + h;curNode.f = f;curNode.g = g;curNode.h = h;openList.Add(curNode);}}//对周围8个点的for循环遍历结束//取之前先检查openList里还有没有点可以取,没有的话也就可以让整个寻路停下了if(openList.Count== 0){return;}//排序，取出寻路消耗最小的点，然后用这个最小的点去下一次的遍历openList.Sort((node1, node2) =>{return node1.f >= node2.f ? 1 : -1;});var minNode = openList[0];closeList.Add(minNode);openList.RemoveAt(0);FindEndPoint(minNode.x, minNode.y,ex,ey);}private bool IsMapExternal(int x, int y){return true;}
}
Touch and speech may bridge the gap between bodies, but the chasm between souls endures.
unity里C#脚本，用命名空间框起来的那些类，在外部使用的话就必须要引用命名空间
目的是防止同名而已，这个问题不大，算是写的更规范的小细节
想要使用命名空间中类的脚本文件顶部，添加 using 语句来引用命名空间。例如，如果你的类在 MyNamespace 命名空间下，且你需要在另一个脚本中使用该类，你应该这样写：
using MyNamespace;public class ExampleScript : MonoBehaviour
{void Start(){// 直接使用命名空间下的类MyClass myClass = new MyClass();}
}
或者使用类的完全限定名
public class ExampleScript : MonoBehaviour
{void Start(){// 使用完全限定名来访问命名空间中的类MyNamespace.MyClass myClass = new MyNamespace.MyClass();}
}
- 如果类被命名空间封装，外部脚本需要通过
using或完全限定名来引用。 using语句可以简化类的引用，避免每次都写出完整的命名空间。
死路的情况，会让格子遍历完每个点，最后一定会结束，也算是遍历了所有的可能
就是错了，up主把ex和ey当做起点了，说的声音很小但是有
上一秒刚说到终点然后就赋值了起点的
不过结果碰巧也是达到了寻路的效果，为什么呢
手敲一遍吧，也算再熟悉一下了
也不是啊，他到最后都没改代码，是我理解错了？不过不得不说，他写代码的感觉真的很从容，一种老练的味道
idea也可以写c#脚本，对编译器不同的问题，问题不会很大的，不用太高估编译器的影响（不过idea写脚本的确会感觉好一点，vs感觉太淡了，没什么辅助功能加持）
开启列表记录一切可能
关闭列表用父节点回家
用这些人名去描述，可以少很多字就表述出自己的意思，舍弃了一些表达的精确度换取信息浓度的升高
（总觉得这些是过时的东西，要学就应该学最前沿的，仔细想想可能这样反而是更合适的，甚至对我现在的水平是刚刚好的）
应该是大致理解了，边界，red blob那个网站倒是给到了启发了
关注点不过度放在路线的每一步，而是自己可执行的边界的那些格子的判断
全网最详细Unity A星寻路算法讲解｜第五期：死路的处理和Unity中实现寻路算法_哔哩哔哩_bilibili
一个很好的可以交互的a星讲解网站
Introduction to the A* Algorithm
a星是比较独立的功能，在哪个工程里都可以用...
如果是2d的寻路功能，a星寻路很好用
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感觉学之前要对自己打个预防针吧，学这个东西可以不深，但是用到的时候要知道大致怎么用，也不要怕自己不够熟，然后功能实现的时候有点想刻意避开用这个
没有必要，如果这个东西可以被归为一个学习区域，本身的使用性或者仅仅是了解，也算是价值很高的
A星寻路算法的学习
