1. O DNA da Computao paraJogos Digitais: Caminhos.Autor: Michel P. Montenegro Bacharel em Sistemas de Informao Esp. Em Engenharia de Sistemas Mestrando em Cincia da Computao 16 anos de experincia profissional na rea de T.I

2. Grafos - Busca em Largura 3. Grafos - Busca em Profundidade 4. Grafos - Algoritmo A* 5. Algoritmo/Estratgia Gulosa para resolver problemas de otimizao. sempre realizando a escolha que pareceser a melhor no momento. Fazendo uma escolha tima local, naesperana de que esta escolha leve at asoluo tima global. 6. Heursticas de caminho Manhattan Distance: Baseada entre alocao corrente e a alvo. Closest: Pega o n(Tile) mais prximo doalvo, como o prximo melhor n(tile), parase mover. Closed Squared: Idntico ao Closest, masno pega a raiz quadrada na formula(sqrt). 7. Recurso vs Iterao Algoritmo Recursivo: Muitas vezes utilizado quando o cdigo na iterao repetitivo na lgica (Ex.: Algoritmos debusca, programao dinmica). Algoritmo Iterativo: Costuma ter umprocesso menos oneroso, e costuma sermais simples, mas existe excees. 8. Caminho: Memoria(Objetos) vs Disco(Pr-Mapeamento) Arquivos (tmx, xml, txt, bin, etc.) Banco de Dados (Embarcados ou no) Estratgias de mapeamento (Ex.: Lista ouMatriz), como suas complexidades (N, elog v, etc.) podem afetar o resultado edesempenho dos algoritmos,relacionados a caminhos? 9. Concluso Perguntas? Duvidas? Contem seus casos! Compartilhem seus exemplos!Meu lema:Transforme a Fraqueza em Fora!