天神降臨，大家過來膜拜吧!

 oh yeah!

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 這裡的演算法說是終極優化, 我挑戰了一下,

最終結果比較他快三倍, 我站在高高處，藐視了 一下作者.

優化思路:

             a.開包(open list)演算法優化: 

                線性查詢-->

                二叉堆(binary heap 容器:Array->Vector)->

                二分排序插入/刪除(容器:Array)
          b. 障礙點容器優化: 

                       dictionary(1維) ->dictionary(2維)--  array(1維)->array(2維)->bitmapdata->bytearray(8位對齊)->byteArrayarray(32位對齊)->vector. <int>
          c. 閉包(close list)容器優化:

                     dictionary(1維) -> array(1維)->bitmapdata->vector. <int>
           d. 過程生成的路點物件記憶體管理優化:

                           AS動態物件(Object)->非動態物件(自定義PathNode物件)->使用bytearray自己管理記憶體分配物件-->使用Vector自已管理記憶體分配物件.
           e. 評估函式:

                        標準（F = G+H, G=Parent.G+DIR_G, H = (ABS(X1-X)+ABS(Y1-Y) )*10 )

上述優化基本上是  左->右 == 慢->快

測試結果部分

單位:毫秒

地圖大小:500x500地圖:

從41條測試線路的平均值結果,  足足快3倍, 比較未優化但是快了25倍以上

未優化                                                                             10886 ms
所謂終極優化                                                                1361.414634  ms
二分插入排序 ByteArray做記憶體管理 (32bit對齊 )   479.195122 ms
二分插入排序Vector做記憶體管理                                  447.2439024 ms