Als ich in der grauen Vorzeit Informatik studiert habe gab es im Grundstudium ein paar Algorithmen, auf denen jeder Professor bis zum Erbrechen rum geritten ist. Neben dem Suchen von Elementen und den damit verbundenen Bäumen hatten es scheinbar insbesondere die Shortest Path Algorithmen den Professoren angetan. Algorithmen deswegen, weil es logischerweise nicht den einen sinnvollen Algorithmus gibt, sondern eine ganze Auswahl an Lösungen die je nach Anwendung zum Einsatz kommen.
Der Algorithmus von Dijkstra löst das Problem der kürzesten Pfade für einen gegebenen Startknoten
Der Trick am Shortest Path ist, das sich seine Komplexität fast beliebig steigern lässt, so zum Beispiel dadurch das die Durchquerung eines Feldes auf der Karte unterschiedlich viel kostet (Wasser, Berge, etc.). Ein Shortest Path steuert in der Regel jeden Gegner in einem Computerspiel und gehört zu einer gescheiten KI. Früher, als wir noch den C64 hatten, klappte das nicht so gut, da hat sich ein Skelett schon mal verlaufen. Heutzutage kann man sich drauf verlassen das der kürzeste Weg immer und zu jeder Zeit gefunden wird.
Inzwischen gibt es eine Umsetzung in JavaScript mit dem Namen Pathfinding.js, die direkt mehrere Shortest Path Algorithmen umsetzt und visualisiert. Eine feine Sache und vor allem die Visualisierung macht die Unterschiede zwischen den einzelnen Algorithmen schnell klar. Hätte mir beim Studium echt prima geholfen! ;) Wer sich immer noch wundert wieso man so etwas braucht: setzt mal Pac Man als HTML5-Game ohne Shortest Path Algorithmus um. Die Gegner rennen orientierungslos durch die Gegend und treffen einen eher durch Zufall. Bei einem Shortest Path ist ihre aktuelle Position der Ausgangspunkt, die Position des Spielers der Zielpunkt und der Algorithmus liefert den kürzesten Weg dorthin.
Viel Spaß mit Pathfinding.js – es macht echt Spaß da kleine Level zu bauen und sich einfach nur die Visualisierung anzuschauen! ;)