二叉堆優化提高了A星一大步，但是想要更快，更猛，還不能停步。這兩天整理自己的A星，啃了些網上搜的一些大神源碼，今天整理下思路分享下。
A星原理和二叉優化在天地會文章很多，這里就不多說了，要讀此文先，提前是對A星有一定了解。(本文思路源於別人代碼，不是我原創，呵呵)
優化大多是用空間換時間，把過程的計算量放到初始存入內存。下面直接進入正題吧。
一、障礙鄰點的預計算。
判斷周圍格子是否有障礙還有計算格子的cost價值，如果在每次尋路的時候才去算就太浪費了，因為每次尋路的時候每個格子相鄰的障礙是不會變的，價值cost也不變，我們大可以把這塊計算抽出放到初始地圖的時候計算。步驟如下:
1.給節點添加鄰節點數組nodeLinks，和鄰節點價值組costLinks。(也可建一個linkNode對象，對象里面有節點和價值兩屬性，反正兩數組是個映對關系),保證nodeLinks[i]的價值是costLinks[i]
2.地圖初始好的時候遍歷每個格子，計算出其周圍的所有非障礙的格子，並加入節點鄰數組中存起。計算每個鄰節點的價值，映對存入節點價值組。
3.尋路的時候判斷節點四周有哪些格子直接從當前計算的節點的nodeLinks屬性取即可，不需要再計算。
預計算可節省很多性能，不過缺點是初始的時候很慢。
二、Array數組優化
Array的indexOf和shift方法是很吃性能的，很多人的A星在while里面有這兩個東西，這是那幾百毫秒慢下的原因。懷疑的同學可以自己寫個1萬次的大循環調用這兩個方法看看。要判斷節點是否在開戶組里面，普通人的做法是用indexOf，其實這個方式可以換成以下處理
1.給節點添加isOpen:Boolean屬性
2.每次push節點到打開數組的里面設節點的isOpen為true
3.節點移出打開列表時，將節點的isOpen屬性設為false
4.判斷節點是否在開啟列表時只需要判斷isOpen即可
判斷關閉同理，另外還有會用上indexOf的地方是二叉堆里面，干掉方式略。
將關閉組添加到通過父節點添加到返回路徑時，很多人會用shift，把節點一個個添到path數組里面，這也是個慢的因素。可以換成push方式，push不會改變索引，所以效率很高。將關閉節點組數據通過push加入路徑后，再調用reverse把數組倒置，結果跟用shift一樣，不過用時可大不一樣。
三、打開關閉標記，換掉不用重置
用isOpen來替代indexOf大大提升了一步性能，可是每次尋路完之后會有個問題，那就是要把節點重置，就是把所有打開和關閉列表里面的節點的isOpen,isClose設false。呵呵，雖然這個重置吃的性能相當小，不過本着追求精神，我又找出了更變態的方式。步驟如下
1.每次A星計算設一唯一自增標記markIndex,每計算一次尋路，這個整型屬性+1
2.把節點里面的isOpen和isClose布爾屬性改成openMark,closeMark整型屬性。
3.加入列表時把openmark設為本次計算的自動標記markIndex，移出列表設為-1（或隨便一個不等於markIndex的數)
4.判斷是否在打開列表中只需判斷if(openMark==markIndex)即可
5.某次尋路計算完之后markIndex+1
因為自增標記每次計算都不一樣，所以節點的openMark不需要重置，下次也能繼續用。這個方式帶來的性能提升很微小不多，不追求那幾十毫秒的大可無視。
四、減少while里面get/set/function
get/set的性能其實很高，不過在項目中，大量的格子一經過while方法就是數萬次的運算，雖然每次性能相差很少，但量一大起來效率就明顯了。不信的人可以寫個大循環在里面用getter和public屬性的方式對比一下，性能相差三四倍。如果節點的f,g,h,x,y這些屬性用了接口get/set，那個運算毫秒相差就很明顯了。function 是代碼設計不可省的東西，這一步優化只適合在A星的while中用，正常項目中可省不得。
五、位運算，再提一提微小的性能
在二叉堆中的除以2，num/2==num*0.5==num >> 1，這三個種計算方式最快的明顯是第三種，雖然可讀性差些，不過效率還是有點提升滴。另外num*2 == num<<1;也可提升些性能
目前能想到的提速度方法就這樣，先開篇日記記錄一下，以后找到新的再補。源碼還沒整理好，暫時先這么上了