实际上，我想说你的方法是一个非常棒的解决方案，与任何类型的寻径相比，运行时间成本几乎为零。

如果你需要将其推广到任意地图，你可以使用任何寻径算法——例如，宽度优先搜索很容易实现——并在游戏运行前使用该算法计算在每个角落编码的方向。

编辑(2010年8月11日):我刚刚看到了关于吃豆人系统的一个非常详细的页面:the Pac-Man Dossier，既然我已经得到了公认的答案，我觉得我应该更新它。这篇文章似乎没有明确地涉及回到怪物房子的行为，但它指出了《吃豆人》中的直接寻路是以下情况:

继续向下一个路口移动(尽管这本质上是一种特殊情况，即“当有选择时，选择不涉及反转方向的方向，如下一步所示); 在十字路口，看看相邻的出口方块，除了你刚刚出来的那个; 选一个离目标最近的。如果有多个方向同样接近目标，则按以下顺序选择第一个有效方向:上、左、下、右。

下面是ammoQ的洪水填充想法的模拟和伪代码。

queue q
enqueue q, ghost_origin
set visited

while q has squares
   p <= dequeue q
   for each square s adjacent to p
      if ( s not in visited ) then
         add s to visited
         s.returndirection <= direction from s to p
         enqueue q, s
      end if
   next
 next

它的思想是宽度优先搜索，所以每次你遇到一个新的相邻正方形s，最好的路径是经过p。我相信是O(N)。

在游戏开始前保存地图上的节点(交叉点) 当怪物死亡时，取点(坐标)并找到 节点列表中最近的节点 计算从该节点到洞的所有路径 按长度取最短路径 将该点与最近节点之间的空间长度相加 绘制并在路径上移动

享受吧!

我认为你的解决方案是正确的，比这更简单，就是制作一个更“现实”的新版本，鬼魂的眼睛可以穿过墙壁=)

最初的《吃豆人》并没有使用寻径或花哨的AI。它只是让玩家觉得游戏比实际更有深度，但实际上它是随机的。正如Ian Millington和John Funge在《ai Intelligence for Games》中所述。

Not sure if it's true or not, but it makes a lot of sense to me. Honestly, I don't see these behaviors that people are talking about. Red/Blinky for ex is not following the player at all times, as they say. Nobody seems to be consistently following the player, on purpose. The chance that they will follow you looks random to me. And it's just very tempting to see behavior in randomness, especially when the chances of getting chased are very high, with 4 enemies and very limited turning options, in a small space. At least in its initial implementation, the game was extremely simple. Check out the book, it's in one of the first chapters.

我建议幽灵存储他从洞到吃豆人的路径。所以一旦鬼魂死了，他就可以沿着这条存储路径向相反的方向移动。