寻找两个节点之间最短路径的星形算法

资 源 简 介

寻找两个节点之间最短路径的星形算法

详 情 说 明

A星算法是一种广泛应用于路径规划和图遍历的高效搜索算法。它通过结合启发式函数和实际路径成本来寻找两个节点之间的最优路径。

算法核心在于维护两个关键值：从起点到当前节点的实际距离g(n)，以及估算当前节点到目标的预计距离h(n)。这两个值的和f(n) = g(n) + h(n)决定了节点的优先级。

算法过程从起点开始，每次选择f(n)值最小的节点进行扩展，直到到达目标节点。为了确保准确性，启发函数h(n)需要满足可接受性条件，即永远不会高估实际成本。

A星算法相比传统广度优先搜索的优势在于它通过启发式引导搜索方向，大幅减少了需要探索的节点数量。在实际应用中，比如游戏AI或地图导航，这种特性使得它能够快速找到最优路径。常见的启发式函数包括曼哈顿距离、欧几里得距离等，选择哪种取决于具体场景的特性。