脚本键盘寻路
① 按键精灵初学者，尝试性写了一款点击任务自动寻路的脚本。求高手看下我的逻辑思路能帮忙改正。
你试试系统自带的找图功能，直接一个大循环里面几个判断就行。这样简单而且效率不低
② 按键精灵 寻路或跑图脚本
(除了找图和找色）
如果能找到走路call的话，就ok了~不过这个也很难 用按键 那你选几个点 在1杀完在地图上点下跑到2，2杀完在地图点下跑到3，3杀完跑到1 再开始循环杀。智能的话不借助其他东西，应该很难完成
③ 制作游戏辅助：用按键精灵如何确定人物朝向
按键学院实战班前段时间沸沸扬扬的讲解着自动寻路教程。今天，咱也来跟大家分享分享，实战班自动寻路思路之——确定人物朝向（箭头的方向角度）。
不少网络游戏已经支持自动寻路，玩家只需要设定终点后，游戏人物即可自动寻路，但是碰到某些未自带自动寻路功能的游戏，就呵呵呵了……
院刊今天跟大家分享两款热门游戏的人物朝向判定~~知道了人物朝向，再知道目标的朝向，不就知道怎么自动寻路了嘛~
按键学院实战班的07老师整理了自动寻路的三要素，给大家分享：
自动寻路一般需要确定三个要素：
确定路线
确定朝向
确定位置
确定了人物位置和物品位置，再确定了人物的朝向，与目标路线。将人物转向目标就可以用脚本实现自动寻路的功能。
剑灵模式的地图的寻路：游戏画面右上角有小地图，地图中灰白色箭头代表人物。
斜率：已知A、B点坐标，求直线AB的斜率。
斜率公式k=(y1-y2)/(x1-x2)，即两个坐标纵坐标之差，除以两个坐标横坐标之差。
正切函数：正切函数是直角三角形中，对边与邻边的比值。
在上图中，即tanα=b/a=(y2-y1)/(x2-x1)。在按键精灵中为Tan函数。
通过公式对比，我们可以知道，直线AB的斜率，即角α的正切值
角度：已知角α的正切值，我们可以通过反三角函数公式，来计算这个角度的值。
α=arctan(k)。在按键精灵中为Atn函数。
反三角函数：即相对应的正弦、余弦、正切、余切为x的角。
如何实现箭头角度计算：
从上面的三角函数知识拓展中，我们知道，要计算一个角度，可以通过计算该角度的正切值，再通过反三角函数来求这个角度。
那么，在按键精灵的代码中如何实现呢？
思路：
1.通过找图找色命令，找到箭头顶部A的坐标，以及箭头底部中间B的坐标。
2.构建直角三角形。确定箭头的指向的角度α。
3.通过斜率/正切函数，来计算角度α的正切值。
4.通过反三角函数，来得出角α的角度值。
代码实现：
‘在剑灵右上角的小地图里找色/找图，箭头坐标存储在(x1,y1)，箭尾坐标存储在(x2,y2)
FindColor1200,0,1920,300,"箭头颜色",x1,y1
Ifx1>0Andy1>0Then
EndIf
FindColor1200,0,1920,300,"箭尾颜色",x2,y2
Ifx1>0Andy1>0Then
EndIf
'计算斜率/正切值
斜率=(y1-y2)/(x1-x2)
'计算角度
角度=Atn(斜率)
当然，自动寻路并不是单一的方式，不同游戏的地图不同，寻路的方式不同。但是运用到的数学知识和思路是共同的。当然，有些特定的地图有更便捷的方式，例如最终幻想14的地图。下一期的院刊，再跟大家分享另一些不同的地图的寻路方式~~
④ 梦幻西游自动寻路的寻路算法怎么算
A*寻路算法 A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。
公式表示为： f(n)=g(n)+h(n),
其中f(n) 是节点n从初始点到目标点的估价函数，
g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，
h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。
保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数h(n)的选取：
估价值h(n)<= n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。但能得到最优解。
如果 估价值>实际值, 搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。
估价值与实际值越接近，估价函数取得就越好。
例如对于几何路网来说，可以取两节点间欧几理德距离（直线距离）做为估价值，即f=g(n)+sqrt((dx-nx)*(dx-nx)+(dy-ny)*(dy-ny))；这样估价函数f在g值一定的情况下，会或多或少的受估价值h的制约，节点距目标点近，h值小，f值相对就小，能保证最短路的搜索向终点的方向进行。明显优于Dijstra算法的毫无无方向的向四周搜索。
conditions of heuristic
Optimistic (must be less than or equal to the real cost)
As close to the real cost as possible
主要搜索过程：
创建两个表，OPEN表保存所有已生成而未考察的节点，CLOSED表中记录已访问过的节点。
遍历当前节点的各个节点，将n节点放入CLOSE中，取n节点的子节点X,->算X的估价值->
While(OPEN!=NULL)
{
从OPEN表中取估价值f最小的节点n;
if(n节点==目标节点) break;
else
{
if(X in OPEN) 比较两个X的估价值f //注意是同一个节点的两个不同路径的估价值
if( X的估价值小于OPEN表的估价值 )
更新OPEN表中的估价值; //取最小路径的估价值
if(X in CLOSE) 比较两个X的估价值 //注意是同一个节点的两个不同路径的估价值
if( X的估价值小于CLOSE表的估价值 )
更新CLOSE表中的估价值; 把X节点放入OPEN //取最小路径的估价值
if(X not in both)
求X的估价值;
并将X插入OPEN表中; //还没有排序
}
将n节点插入CLOSE表中;
按照估价值将OPEN表中的节点排序; //实际上是比较OPEN表内节点f的大小，从最小路径的节点向下进行。
启发式搜索其实有很多的算法，比如：局部择优搜索法、最好优先搜索法等等。当然A*也是。这些算法都使用了启发函数，但在具体的选取最佳搜索节点时的策略不同。象局部择优搜索法，就是在搜索的过程中选取“最佳节点”后舍弃其他的兄弟节点，父亲节点，而一直得搜索下去。这种搜索的结果很明显，由于舍弃了其他的节点，可能也把最好的
节点都舍弃了，因为求解的最佳节点只是在该阶段的最佳并不一定是全局的最佳。最好优先就聪明多了，他在搜索时，便没有舍弃节点（除非该节点是死节点），在每一步的估价
中都把当前的节点和以前的节点的估价值比较得到一个“最佳的节点”。这样可以有效的防止“最佳节点”的丢失。那么A*算法又是一种什么样的算法呢？其实A*算法也是一种最
好优先的算法。只不过要加上一些约束条件罢了。由于在一些问题求解时，我们希望能够求解出状态空间搜索的最短路径，也就是用最快的方法求解问题，A*就是干这种事情的！
我们先下个定义，如果一个估价函数可以找出最短的路径，我们称之为可采纳性。A*算法是一个可采纳的最好优先算法。A*算法的估价函数可表示为：
f'(n) = g'(n) + h'(n)
这里，f'(n)是估价函数，g'(n)是起点到终点的最短路径值，h'(n)是n到目标的最断路经的启发值。由于这个f'(n)其实是无法预先知道的，所以我们用前面的估价函数f(n)做
近似。g(n)代替g'(n)，但 g(n)>=g'(n)才可（大多数情况下都是满足的，可以不用考虑），h(n)代替h'(n)，但h(n)<=h'(n)才可（这一点特别的重要）。可以证明应用这样的估价
函数是可以找到最短路径的，也就是可采纳的。我们说应用这种估价函数的最好优先算法就是A*算法。哈。你懂了吗？肯定没懂。接着看。
举一个例子，其实广度优先算法就是A*算法的特例。其中g(n)是节点所在的层数，h(n)=0，这种h(n)肯定小于h'(n)，所以由前述可知广度优先算法是一种可采纳的。实际也是
。当然它是一种最臭的A*算法。
再说一个问题，就是有关h(n)启发函数的信息性。h(n)的信息性通俗点说其实就是在估计一个节点的值时的约束条件，如果信息越多或约束条件越多则排除的节点就越多，估价函
数越好或说这个算法越好。这就是为什么广度优先算法的那么臭的原因了，谁叫它的h(n)=0，一点启发信息都没有。但在游戏开发中由于实时性的问题，h(n)的信息越多，它的计
算量就越大，耗费的时间就越多。就应该适当的减小h(n)的信息，即减小约束条件。但算法的准确性就差了，这里就有一个平衡的问题。
}
⑤ 我用按键精灵官方教程写了个魔域自动寻路打怪的脚本，大神帮忙看一下出错在哪里，为什么只往一个方向跑，
魔王可以做血F 摆摊有卖血F的 100就是技能100的血F 160就是技能160的血F 购买之后 背包有个白色的FF 把武器放在背包里 右键点击白色的FF 然后在点击武器 效果就就在武器上了（血就加在武器上了）
无有椽奇血符分为25级，等级越高的血符能够提供给角色更高的生命值加成，让你在打BOSS、PK当中不在为血少而烦恼。
⑥ 按键精灵怎么自动寻路
自动寻路脚本的制作有几个关键点：
1. 由于现在的网游大多是3D的，当前视角可能是变化的，因此，你必须要确保或设置游戏的视角不变。
2. 屏幕上的坐标点与人物的坐标点要找到对应关系，因为屏幕是不变的，而人物坐标是变化的。有些网游人物在同一屏幕（即人物不超出当前屏幕范围，屏幕画面不变），这种情况则直接使用屏幕坐标就可以了，只要保证人物不会超出屏幕范围。
⑦ 按键精灵游戏寻路不用打开地图就寻路过去这种脚本要怎么做
这个技术我会使用。调用游戏中，已经经过编译的，sub 走路。例子：call 0x********
⑧ 求自己制作游戏自动寻路的脚本教程！求高手！
没有相当的编程知识的话，可以用按键精灵录制脚本，即记录后再重现你的操作，这是我想到最简单的方法了。
详情参考：http://wenku..com/link?url=_