C# 我应该在非基于栅格的*算法中存储2d点之间的距离吗

我正在实现A*算法。任何节点都可以连接到任何其他节点，前提是没有任何东西阻碍路径，这种情况很少发生。通过这种方式，找到的路径通常包含少量节点（甚至可能只有2个），但从一个节点移动到另一个节点的选项多得惊人。在基于网格的A*算法视频中，我听说存储这些距离是个好主意，而不是反复计算它们，但这里是这样吗？节点的位置没有绑定到网格，在我看来，计算距离的字典会变得太大而无法使用（搜索关键字）。不应该有太多的节点（30到500个），那么字典中搜索相应值的499个引用比较会花费比每次计算距离更长的时间吗？如果不是，那么这个字典搜索时间对节点的数量有多大影响？ 下面是我使用的类的框架代码

class Node
{
    private Vector2 position;
    public Vector2 Position 
    {
        get 
        {
            return position;
        }
        set 
        {
            position = value; 
            calculatedDistances.Clear();
        }
    }
    private Dictionary<Node, float> calculatedDistances;

    public float DistanceTo(Node to)
    {
        float dist;
        if (calculatedDistances.TryGetValue(to, out dist))
        {
            return dist;
        }
        else
        {
            dist = Vector2.Distance(this.Position, to.Position);
            calculatedDistances.Add(to, dist);
            return dist;
        }
    }
}

类节点
{
私有向量2位置；
公共向量2位置
{
得到
{
返回位置；
}
设置
{
位置=值；
计算的距离。清除（）；
}
}
专用字典计算距离；
公共浮点距离到（节点到）
{
浮动距离；
if（计算的距离.TryGetValue（到，出距离））
{
返回距离；
}
其他的
{
距离=矢量2.距离（此位置到位置）；
计算距离。添加（到，距离）；
返回距离；
}
}
}

性能特征始终在很大程度上取决于您的实际数据集。你几乎不应该依赖你认为会更快的东西：配置文件。C#

秒表

类在这方面非常有用

尽管如此，以下是对您的案例的一些想法：

• 一本字典很可能无法进行499个参考文献的比较。根据C#Dictionary的具体实现（根据MSDN，它使用哈希表），您可以获得接近O（1）的查找，而不是O（n）（用于线性扫描）或O（log（n））（用于二进制搜索）
• 使用*，不需要使用节点之间的实际距离。任何用作“度量”的东西都可以。为了成为一个度量，它只需要始终为正（除非比较相同的两个点，在这种情况下，它必须为0），并且到a->B->C的距离必须大于或等于a->C。具体地说，您可以使用距离的平方，而不是距离。当您关心性能时，这将为您节省昂贵的平方根计算

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Dictionnary

或

HashTable

使用散列计算正在查找的元素，以准确知道它将在内存中的位置。因此，它比像普通列表或普通数组那样查看每个元素要快得多。