图分析
对于生成这些最佳路径的第一种方法，我们将从简单开始。 如果我们想出一种方法来查找图中的路径，即要经过的恒星系统的路径，那么我们可以通过对路径中每个系统的杀死总数进行累加来为该路径分配一个值。
在图论中，存在两种用于遍历图并精确地进行遍历的工具：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。 我之所以使用DFS，是因为如果我想扩大它的使用范围，则在内存使用上会更加保守一些，并且它的遍历方式对该应用程序来说更有意义。
DFS基本上从一个节点到另一个节点，直到到达死角。 每次访问新系统时，都会将其添加到堆栈中。 当它到达死胡同或已经拜访了所有邻居的节点时，它会保存堆栈，然后回溯到没有人访问的邻居的最后一个节点，然后从堆栈中弹出系统，并重复执行该过程。 。
你有它！
因此，使用一点图论，我们就能提出一种编程方式来规划漫游路线。 这种方法不是完美的-设置约束时总是要考虑更多因素，例如考虑如何将PvP活动沿您所经过的系统进行分组，而不管是选择中度活跃的系统还是几个高度活跃的系统。
当然，我会做更多的工作，但这是一次有趣的初试尝试，以了解我们如何使用一些数学方法来改善游戏玩法。
