本文介绍了A*算法、BFS和DFS的基本过程及优缺点。A*算法结合了Dijkstra算法和启发式搜索，通过f(n)=g(n)+h(n)函数找到最低成本路径，其效率优于BFS和DFS，尤其适用于启发式搜索。文章还探讨了A*算法在游戏、NPC移动计算中的应用，并提供了个人理解的A*算法步骤，以及在八数码难题中的示例。
BFS算法过程：
1.取出队列首元素作为当前节点，检查是否为目的地。
2.对当前点进行展开，检查是否与队列重复，依次进入队列。
3.当队首指针与队尾指针重合时，表示所有路径已经探索完毕。
优点：获得最短路径（探索深度而不是权值）
缺点：极为巨大的内存需求（能够高达几十MB）造成程序堆栈溢出。
DFS算法过程：
1.展开当前节点，若无法展开则退回父节点，并且出栈。
2.检查子结点中是否有目的地。
3.依次进入子结点，子结点入栈。
优点：节省空间，得到最短路径。
缺点：时间复杂度高，不一定是最佳的结果。
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1968年，的一篇论文，“P. E. Hart, N. J. Nilsson, and B. Raphael. A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths in graphs. IEEE Trans. Syst. Sci. and Cybernetics, SSC-4(2):100-107, 1968”。从此，一种精巧、高效的算法------A*算法横空出世了，并在相关领域得到了广泛的应用。
A*搜寻算法俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。
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A*算法是在最短路径类型的题目中出现的，通常同时出现的解决方法还有Dijkstra算法，BFS算法，DFS算法。在盲目搜索中使用后三者的平率较高，但是在时间复杂度较低的启发式搜索中A*算法能够具有目的性，选择性的朝向目标前进。
A* 算法
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