A*算法是什么?

本文主要介绍了Dijkstra和A*两种算法。Dijkstra每步选代价最小的点,可找出起点到所有点的最短路径。A*算法则每步选代价最小且到终点最短的点,将路径代价换成新变量f(x),能更快找到终点,比Dijkstra更直接高效。

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Dijkstra是每走一步,都选择代价最小的点(路径最短的点)。
A*是每走一步,都选择代价最小且到终点最短的点(选择要考虑的因素、衡量的权重变多了)。

下面是《我的第一本算法书》(评论区等着)里的解释。





(看懂的可以关掉啦,下面我说两句



复习一下Dijkstra算法:

找到起点A到所有点的最短路径。

1.在起点A的所有可达点(可以一步到达或者通过已选点到达的点)中,选最短路径的点X。(A到的最短路径就求出了。)

2.更新可达点。(已选的X可以到达的点,也成了A的可达点。)

3.重复1、2,直至所有的点都已选/所求终点已选。(所有的点的最短路径都求出了。)

无向图中,从终点倒着找最短路径也行,用同样的方法。
这边讲得不好,如果您还是不太理解Dijkstra算法,可以看一下这篇文章



A*算法把Dijkstra算法中的路径代价换成了一个新变量 f(x),f(x)表示从A到可达点X的代价 + X到终点Z的估计代价。

这样在起点A中的可达点中选择时,就使用f(x)来参考,比如A可以直接到达B、C、D,且f(b)最小,那么就选择B点,A到B的最短路径也就确定了。如果B的可达点有E、F,那E、F的 f 值也知道了。
反复更新可达点,确定新的点,直至找到终点。
至于f(x)的值具体怎么算,A到可达点X的代价是已知的,X到终点Z的估计代价可以用直线距离计算,也可以用横向距离 + 竖向距离,只要能反应出X与Z的行走代价就行。



这样各个点的优劣差异更明显,不会被探索到与终点无关的路上,能更快地找到终点。比Dijkstra算法更直接高效。

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