<分区>
我的主要寻路是通过 aStar 算法的实现完成的。只要有可用路径，性能就很好。
但是，如果没有，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，我提出的一些可能会提高整体性能的想法:
找到并执行一个成本更低的寻路算法 n，该算法仅用于确定目标是否可达，如果可达，则运行 aStar 以获取实际路径。
在指定半径内收集目标节点周围所有不可行走的节点，并查看它们是否全部链接。如果是，则目标是“无法达到”并且无法达到。 不必为起始节点执行等效操作，因为收集节点的 Stars 方法本质上就是这样做的。
所以我在这里要问的是，是否有人有一些要点/想法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，以确保是否有一条路
最佳答案
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， 因此在它周围创建了一个“访问过的”墙。
所以我认为您可以检查访问过的方 block 是否继续“墙”， 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，不完整，但可能会减少“丢失”的时间，
使用双向 A*，Source 运行到 Destination，但同时 Destination 发现它是通往 Source 的路。
关于algorithm - 基于二维网格的寻路 : Cheapest way/algorithm to find out if a location is reachable，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40282703/