实例介绍
在此把这个算法称作B* 寻路算法（Branch Star 分支寻路算法，且与A*对应），本算法适用于游戏中怪物的自动寻路，其效率远远超过A*算法，经过测试，效率是普通A*算法的几十上百倍。
通过引入该算法，一定程度上解决了游戏服务器端无法进行常规寻路的效率问题，除非服务器端有独立的AI处理线程，否则在服务器端无法允许可能消耗大量时间的寻路搜索，即使是业界普遍公认的最佳的A*，所以普遍的折中做法是服务器端只做近距离的寻路，或通过导航站点缩短A*的范围。
算法原理
本算法启发于自然界中真实动物的寻路过程，并加以改善以解决各种阻挡问题。
前置定义：
1、探索节点：
为了叙述方便，我们定义在寻路过程中向前探索的节点（地图格子）称为探索节点，起始探索节点即为原点。（探索节点可以对应为A*中的开放节点）
2、自由的探索节点：
探索节点朝着目标前进，如果前方不是阻挡，探索节点可以继续向前进入下一个地图格子，这种探索节点我们称为自由探索节点；
3、绕爬的探索节点：
探索节点朝着目标前进，如果前方是阻挡，探索节点将试图绕过阻挡，绕行中的探索节点我们成为绕爬的探索节点；
算法过程
1、起始，探索节点为自由节点，从原点出发，向目标前进；
2、自由节点前进过程中判断前面是否为障碍，
a、不是障碍，向目标前进一步，仍为自由节点；
b、是障碍，以前方障碍为界，分出左右两个分支，分别试图绕过障碍，这两个分支节点即成为两个绕爬的探索节点；
3、绕爬的探索节点绕过障碍后，又成为自由节点，回到2）；
4、探索节点前进后，判断当前地图格子是否为目标格子，如果是则寻路成功，根据寻路过程构造完整路径；
5、寻路过程中，如果探索节点没有了，则寻路结束，表明没有目标格子不可达；
演示如下：
B*与A*算法的性能比较
寻路次数比较（5秒钟寻路次数）
B*与A*性能比较实例
1、 无障碍情况
此种情况，根据以上测试数据，B*算法效率是普通A*的44倍（左为A*，右为B*)
2、线形障碍
此种情况，根据以上测试数据，B*算法效率是普通A*的28倍（左为A*，右为B*)
3、环形障碍
此种情况，根据以上测试数据，B*算法效率是普通A*的132倍（左为A*，右为B*)
4、封闭障碍（目标不可达）
此种情况，根据以上测试数据，B*算法效率是普通A*的581倍（左为A*，右为B*)
通过引入该算法，一定程度上解决了游戏服务器端无法进行常规寻路的效率问题，除非服务器端有独立的AI处理线程，否则在服务器端无法允许可能消耗大量时间的寻路搜索，即使是业界普遍公认的最佳的A*，所以普遍的折中做法是服务器端只做近距离的寻路，或通过导航站点缩短A*的范围。
算法原理
本算法启发于自然界中真实动物的寻路过程，并加以改善以解决各种阻挡问题。
前置定义：
1、探索节点：
为了叙述方便，我们定义在寻路过程中向前探索的节点（地图格子）称为探索节点，起始探索节点即为原点。（探索节点可以对应为A*中的开放节点）
2、自由的探索节点：
探索节点朝着目标前进，如果前方不是阻挡，探索节点可以继续向前进入下一个地图格子，这种探索节点我们称为自由探索节点；
3、绕爬的探索节点：
探索节点朝着目标前进，如果前方是阻挡，探索节点将试图绕过阻挡，绕行中的探索节点我们成为绕爬的探索节点；
算法过程
1、起始，探索节点为自由节点，从原点出发，向目标前进；
2、自由节点前进过程中判断前面是否为障碍，
a、不是障碍，向目标前进一步，仍为自由节点；
b、是障碍，以前方障碍为界，分出左右两个分支，分别试图绕过障碍，这两个分支节点即成为两个绕爬的探索节点；
3、绕爬的探索节点绕过障碍后，又成为自由节点，回到2）；
4、探索节点前进后，判断当前地图格子是否为目标格子，如果是则寻路成功，根据寻路过程构造完整路径；
5、寻路过程中，如果探索节点没有了，则寻路结束，表明没有目标格子不可达；
演示如下：
B*与A*算法的性能比较
寻路次数比较（5秒钟寻路次数）
B*与A*性能比较实例
1、 无障碍情况
此种情况，根据以上测试数据，B*算法效率是普通A*的44倍（左为A*，右为B*)
2、线形障碍
此种情况，根据以上测试数据，B*算法效率是普通A*的28倍（左为A*，右为B*)
3、环形障碍
此种情况，根据以上测试数据，B*算法效率是普通A*的132倍（左为A*，右为B*)
4、封闭障碍（目标不可达）
此种情况，根据以上测试数据，B*算法效率是普通A*的581倍（左为A*，右为B*)
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