Jump Point Search 是否严格优于 A*？答案

【问题标题】：Is Jump Point Search strictly better than A*?Jump Point Search 是否严格优于 A*？
【发布时间】：2019-03-20 12:26:20
【问题描述】：

根据许多相关信息，当满足所需条件（统一成本网格等）时，Jump Point Search 似乎严格优于 A*

但是经过一些实际测试，我发现 Jump Point Search 的搜索时间与 A* 几乎相同（甚至更糟......），我对此不太确定......（实现问题？随机网格？）

搜索实现来自here，测试代码如下：

int profileCount = 256;
long elapsedJumpPoint = 0;
long elapsedAStar = 0;

for (int i = 0; i < profileCount; ++i)
{
    // random set obstacles here
    RandomizeGrid(searchGrid);

    {
        searchGrid.Reset();

        var stopWatch = Stopwatch.StartNew();
        jumpParam.DiagonalMovement = (DiagonalMovement)cbbJumpType.SelectedIndex;
        jumpParam.CurIterationType = cbUseRecursive.Checked ? IterationType.RECURSIVE : IterationType.LOOP;
        jumpParam.Reset(startPos, endPos);
        var path = JumpPointFinder.FindPath(jumpParam);
        elapsedJumpPoint += stopWatch.ElapsedMilliseconds;
    }

    {
        searchGrid.Reset();

        var stopWatch = Stopwatch.StartNew();
        starParam.DiagonalMovement = (DiagonalMovement)cbbJumpType.SelectedIndex;
        starParam.SetHeuristic(HeuristicMode.EUCLIDEAN);
        starParam.Reset(startPos, endPos);
        var path = AStarFinder.FindPath(starParam);
        elapsedAStar += stopWatch.ElapsedMilliseconds;
    }
}

MessageBox.Show(string.Format("JP time : {0}ms\nA* time : {1}ms", elapsedJumpPoint / (float)profileCount, elapsedAStar / (float)profileCount));

RandomizeGrid 代码在这里：

void RandomizeGrid(BaseGrid searchGrid, float randomPercent = 0.2f)
{
    if (searchGrid != null)
    {
        var width = searchGrid.width;
        var height = searchGrid.height;

        for (int i = 0; i < width; ++i)
        {
            for (int j = 0; j < height; ++j)
            {
                searchGrid.SetWalkableAt(new GridPos(i, j), true);
            }
        }

        var random = new Random();
        for (int i = 0; i < width * height * randomPercent; ++i)
        {
            var randWidth = random.Next(0, width);
            var randHeight = random.Next(0, height);
            searchGrid.SetWalkableAt(new GridPos(randWidth, randHeight), false);
        }
    }
}

下面还列出了一些测试结果：

|随机百分比 |太平绅士 |一个* |

| 0.05 | ~8.7ms | ~8.2ms |

| 0.1 | ~11ms | ~14.3 毫秒 |

| 0.2 | ~15ms | ~13.7 毫秒 |

| 0.5 | ~20.5ms | ~22ms |

【问题讨论】：

您能否更具体地说明研究表明它“严格意义上更好”？这是否意味着跑步的时间？你能分享你的跑步结果吗？均值和方差，所以我可以检查这是否具有统计意义？您确定您的设置符合规定的标准吗？您是否比较过其他实现？性能计数器会给出不同的结果吗？这在另一个 stackexchange 网站上是否更好，例如数据科学？
RandomizeGrid 的随机性如何？当然，如果因为到处都是障碍物而找不到跳跃点，JPS 就无法使用它的主要功能。
抱歉代码缺失，我添加了 RandomizeGrid

标签： search a-star

【解决方案1】：

跳转点搜索从 A* 显着减少了优先级队列的大小，但查找每个单独的跳转点本身所花费的时间要多得多。但是，它节省了大量时间，因为它不需要存储和维护可以从 A* 生成的大型优先级队列，在这些队列中保持排序的推送操作可能很昂贵。较小的队列也将有助于缓存行。但是 Jump Point Search 最终会扩展比 A* 更多的节点，即使它们没有被添加到打开列表/优先级队列中。

要回答关于它在运行时方面是否更好的问题，它实际上取决于算法的实现以及给定的映射。内存使用通常会更好，因为打开列表的大小要小得多。如果网格像迷宫或有很多障碍物，则速度通常会降低，因为它最终会增加很多跳跃点，这可能会很昂贵。

我针对 A* (https://github.com/YashTrikannad/mpl/blob/master/include/mpl/jps.h) 对跳转点搜索的实现进行了基准测试，在 1000x1000 2d 网格上，跳转点搜索的运行速度平均快了大约 10 倍，测试了 1000 次带有 4-5 个大型障碍物（不是迷宫）。

【讨论】：