本文深入探讨了机器人路径规划和袋鼠过河问题，包括Dijkstra算法和A*算法在路径规划中的应用，以及动态规划解决袋鼠过河问题的策略。通过算法实现，阐述了如何确保机器人安全导航和袋鼠安全过河。
机器人路径规划与袋鼠过河问题
引言：
机器人路径规划和袋鼠过河问题是计算机科学中经典的算法问题之一。机器人路径规划涉及如何使机器人从起点移动到目标位置而避开障碍物，袋鼠过河问题则考察了如何将几只袋鼠安全地过河而不被捕食者所吃。本文将详细分析这两个问题，并给出相应的解决方案。
一、机器人路径规划
机器人路径规划是指找到从起点到目标位置的最短路径或者满足特定条件的路径。在实际应用中，机器人路径规划常用于自动驾驶、无人机导航和工业机器人等领域。
1.1 最短路径算法
最短路径算法是机器人路径规划中常用的方法之一。其中最著名的算法是Dijkstra算法和A*算法。这两种算法都基于图论，将地图抽象成图的形式，节点代表位置，边代表路径，通过计算节点之间的距离或代价，找到最优路径。
下面是使用Python编写的Dijkstra算法示例代码：
def dijkstra(graph, start, end):
# 初始化距离
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