A*搜索算法的思想和Jav代码实现

最新推荐文章于 2024-07-03 21:23:28 发布
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分类专栏： 程序算法 开发语言
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【数据结构与算法】【算法思想】 A *搜索算法
dadongwudi的博客
09-23 678
算法解析 这是一个非常典型的搜索问题。 人物的起点就是他当下所在的位置，终点就是鼠标点击的位置。 我们需要在地图中，找一条从起点到终点的路径。 这条路径要绕过地图中所有障碍物，并且看起来要是一种非常聪明的走法。所谓“聪明”，笼统地解释就是，走的路不能太绕。理论上讲，最短路径显然是最聪明的走法，是这个问题的最优解。 实际上，像出行路线规划、游戏寻路，这些真实软件开发中的问题，一般情况下都不需要非得求最优解（也就是最短路径）。 在权衡路线规划质量和执行效率的情况下，我们只需要寻求一个次优解就足够了。 如何快
A*搜索算法
TimeMagician的博客
06-28 8160
参考： A星算法详解(个人认为最详细,最通俗易懂的一个版本) 最短路径A*算法原理及java代码实现（看不懂是我的失败） 算法简介 A*搜索算法结合了基于广度搜索的Dijkstra算法和贪心思想的BFS最佳优先搜索的优点设计的最短路径算法，他可以用于含有障碍物的图算法之中。其思想是首先将节点的邻近节点加入带处理队列之中，但是并不是依次处理，而是通过一个评估函数，依据该函数有优先级地对待...
A*算法的具体思想（我见过的写的最好的一份）
12-28
A*算法的具体思想（我见过的写的最好的一份） A*算法的具体思想（我见过的写的最好的一份）
AStar(A*)算法核心思想(For Unity)
blastospore的博客
01-17 2180
A算法，A(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。
（2-2）A*算法：A*算法的核心思想
码农三叔
07-03 1261
在A*算法的实现中，函数heappush和函数heappop使用了优先队列来确保每次从开放列表中取出的节点都是具有最小代价的节点。然后，将这些节点加入开放列表，并更新它们的父节点和g值。选择适当的启发式函数对A*算法的性能至关重要，启发式函数（heuristic function）用于估计从当前节点到目标节点的代价，以指导搜索过程。例如下面的例子实现了A*算法，用于在给定的迷宫地图中寻找从起始节点到目标节点的最短路径，通过使用优先队列和启发式函数（曼哈顿距离）遍历邻居节点并选择代价最小的路径。
javascript常用经典算法实例详解
11-24
JavaScript是一种广泛应用于Web开发的脚本语言，它包含丰富的数据结构和算法，这些是编写高效代码的基础。在本文中，我们将探讨几个JavaScript中常见的经典算法，包括线性查找、二分查找、冒泡排序、选择排序、插入...
面试常用算法(java)
12-23
在实现中，使用哨兵简化代码，避免边界条件判断。 3. **选择排序**：选择排序每次从未排序的元素中找到最小（或最大）的元素，放置到已排序序列的末尾，直到所有元素都排好序。时间复杂度同样为O(n^2)。选择排序的...
java实现的K-means算法
07-18
在这个Java实现的版本中，它不仅包含了算法的逻辑，还提供了西瓜数据集的测试以及一个GUI界面，让使用者能更直观地观察和理解算法的运行过程。 K-means算法的主要步骤如下： 1. **初始化**：首先，需要选择K个初始...
javascript常用经典算法详解
11-27
其实javascript算法在平时的编码中用处不大，不过不妨碍我们学习它，学习一下这些算法的思想，锻炼一下自己的思维模式。 本文不会每种方法都介绍一下，只介绍一下七种，纯属为了学习而学习，如果觉得代码不是很好...
排序代码实现
08-13
在计算机科学中，排序是将一组数据按照特定顺序排列的过程，是编程中常见的基础...在学习和实现这些算法时，可以参考“排序简介代码实现”这个文件，它应该包含了这些排序算法的源代码，可以帮助理解并实践这些概念。
A*算法详解 通俗易懂初学者必看
08-04
老外写的一篇知名的初学者文档，通俗易懂，不急于任何语言形式，只讲思想。
A*算法的实现 路径规划
11-25
一种A*算法的代码，提供路径规划的参考，用于机器人路径规划与避障
简单的JAV代码
10-16
一般的Java代码，用于做日历的代码，可以根据需要显示一年中某月的日历，也可以显示全部日历
A*算法大致思路
weixin_44986556的博客
03-31 384
两个表： 1.有序表OPEN：存放遍历到的点n的周围的点x。取出点n后将其删除 2.表CLOSED：存放遍历过的点n。只进不出 while(OPEN表不为空){ //OPEN表为空再退出while，说明没有从起点s到达终点e的有效路径 从OPEN表中取出f最小的点n; //n从OPEN中删除 将n存入CLOSED表; for(遍历n周围的4个点x){ 计算x的g h f，记录x的父节点为n; if(x == e) { 将x加入CLOSED; 退出for和while;
A*算法核心
程序员の墨梅
02-12 778
A*算法的核心： 有一个OpenList：起点在OpenList中，查看与起点相邻的且可到达的方格放入OpenList，把起点设置为这些方格的父亲方格 有一个CloseList：CloseList中的方格不需要关注 等式：F = G + H G为起点到当前方格的消耗值，八个方向，斜方向消耗大于正方向 H为当前方格到终点方格的估计最小消耗值，有4个方向，每一个方格的消耗相等，包括障碍物（...
A* 算法讲解
weixin_30826761的博客
12-04 456
在看下面这篇文章之前，先介绍几个理论知识，有助于理解A*算法。 启发式搜索：启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无畏的搜索路径，提到了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。 估价函数：从当前节点移动到目标节点的预估费用；这个估计就是启发式的。在寻路问题和迷...
A*算法
Fighting~~~ 的博客
06-08 8303
A*算法 注： 讲解部分来自博客园 Nickname：XXX已失联 作者博客：https://www.cnblogs.com/21207-iHome 原文章：https://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6048969.html Dijkstra算法 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法是典型的最短路径的算法，由荷兰计算机科学家迪杰斯特拉于1959年提出，用来求得从...
A*算法实现
fifan的专栏
01-25 6903
A*算法实现一、 算法思想      搜索中利用启发式信息，对当前未扩展结点根据设定的估价函数值选取离目标最近的结点进行扩展，从而缩小搜索空间，更快的得到最优解，提高效率。二、 启发函数１、 不在位数码个数      启发函数h ( n )为当前结点不在位的数码个数。由于一次只能移动一个数字位，因此h ( n ) ２、 每个数字位与对应目标数字位间距离和    进一步考虑当前结
dfs和bfs算法jav
最新发布
01-24
### DFS 和 BFS 的 Java 实现 #### 深度优先搜索 (DFS) 深度优先搜索沿着树的深度遍历节点，尽可能深入地探索分支。当遇到无法继续前进的情况时，则会回溯至上一节点并尝试其他未访问过的路径[^1]。 ```java import java.util.*; public class Graph { private int V; // Number of vertices private LinkedList<Integer> adj[]; // Adjacency Lists @SuppressWarnings("unchecked") Graph(int v) { V = v; adj = new LinkedList[v]; for (int i=0; i<v; ++i) adj[i] = new LinkedList(); } void addEdge(int v, int w) { adj[v].add(w); } void DFSUtil(int v, boolean visited[]) { visited[v] = true; System.out.print(v + " "); Iterator<Integer> i = adj[v].listIterator(); while (i.hasNext()) { int n = i.next(); if (!visited[n]) DFSUtil(n, visited); } } void DFS(int v) { boolean visited[] = new boolean[V]; DFSUtil(v, visited); } } ``` 此代码定义了一个图类 `Graph` 来表示无向图，并实现了基于递归的方法来进行深度优先遍历[^4]。 #### 广度优先搜索 (BFS) 广度优先搜索按照层次顺序逐层展开搜索过程，在同一层内按从左至右的方式依次处理各个顶点；对于每一个待处理的新顶点而言，总是先将其加入队列中等待后续处理，再从未访问邻接表里挑选下一个要扩展的目标直至完成整张图表上的全部节点扫描工作[^3]。 ```java void BFS(int s) { boolean visited[] = new boolean[V]; LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<Integer>(); visited[s]=true; queue.add(s); while (queue.size() != 0) { s = queue.poll(); System.out.print(s+" "); Iterator<Integer> i = adj[s].listIterator(); while (i.hasNext()){ int n = i.next(); if (!visited[n]) { visited[n] = true; queue.add(n); } } } } ``` 这段程序展示了如何利用队列来执行广度优先遍历操作，其中包含了初始化状态设置以及循环迭代逻辑部分[^2]。
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