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这一章把直线连接改为折线连接，沿用原来连接点的关系信息。关于折线的计算，使用的是开源的 AStar 算法进行路径规划，启发方式为 曼哈顿距离，且不允许对角线移动.
请大家动动小手，给我一个免费的 Star 吧~ 。
大家如果发现了 Bug，欢迎来提 Issue 哟~ 。
github源码 。
gitee源码 。
示例地址 。
灵感来源主要来自于下面优秀的文章:
关联线探究，如何连接流程图的两个节点 。
主要参考了：如何挑选连接点及其真正的出入口、算法的选型。具体代码没有仔细了解，毕竟布局和元素的想法不一样，没必要参考代码.
路径规划之 A* 算法 。
主要了解一下算法的介绍.
欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、Octile距离 。
主要了解一下 AStar 算法的各种启发方式的差异.
路径规划可视化动画 。
形象的感受路径搜索的差异.
至于算法本身，在目前阶段下不是必须深入分析，这里应用为主.
参考这张图，基于当前案例，可以把折线想象为路径，目标就是查找最优路径，例如:
又或者:
上面明显不是我们直觉最优的路径选择，如:
更希望是这样:
开启调试模式，来说说连接点的出入口:
人为地，距离”连接点“偏离一些，定义所谓的”出入口“（途中绿色的点），作为折线真的起点和终点.
把连线先移除，看看其他点:
一共定义了 3 种点:
关于途径点，是人为挑选的，主要（中心点除外）来自于图中不同颜色区域（线框），这里定义了 ？种区域:
为什么叫节点区域呢？因为此前设计的连接点是动态的，它可以节点内部的其他位置，只是目前定义的都是上下左右边缘而已。所以，它可能比节点区域更小.
两个区域共同所在的最小区域 。
同理，两个区域共同所在的最小区域 。
上面说了那么多点和区域，最终目的就是为了建模，可供算法使用。 这个模型，就是一个数组矩阵 matrix，可以理解成一个格子地图，如:
0 代表可通过，1 代表不可通过（称之为“墙”吧），对应的数组矩阵，就是 。
[
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
]
计算结果是一个途径格子坐标数组:
坐标就是数组1、2层下标，可以视作 x、y 轴.
[
[5, 3],
[6, 3],
[7, 3],
[8, 3],
[8, 4],
[8, 5]
]
主要问题来了，毕竟在这里的画板，不同于算法示例那样“走格子”，800x800 的画布大小，不可能建一个 800x800 数组矩阵，性能可吃不消，别说更大的画布了.
所以，如何建模才是这个案例画折线的关键！ 。
这里，那一个大一点的例子说明:
既然，拿“像素”当作格子不现实，可以拿“点”作为格子不就好了吗?
数组矩阵变成:
[
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
]
这里缺少了“墙”，哪些是墙？其实就是上面说的不可通过区域:
“墙”不同于连接点，需要补充一些点:
数组矩阵变成（增加了 2 列、2 行）:
[
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
]
然后给数组矩阵设置“墙”:
这里把 2 定义为墙，所以 0、1 均能通过，方便后面区分和理解.
[
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0],
[0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0],
[0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0],
[0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0],
[0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
]
连接点、连接线的出入口不应该是“墙”，调整一下:
设置为 1，方便区分 。
起点：[2, 3] 终点：[8, 5] 。
现在交给算法，计算结果得出:
就是:
画成线:
主要思路就是如此，虽然不是完美的，请看:
原因主要是算法并不知道拐弯的“代价”，暂且如此吧。 思路的介绍到此为止，下一章再说说代码大概是如何实现的.
More Stars please！勾勾手指~ 。
源码 。
gitee源码 。
示例地址 。
最后此篇关于前端使用Konva实现可视化设计器（13）-折线-最优路径应用【思路篇】的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于前端使用Konva实现可视化设计器（13）-折线-最优路径应用【思路篇】的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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