A星寻路

资 源 简 介

A星寻路

详 情 说 明

A星寻路是一种广泛应用于路径规划的启发式搜索算法，它结合了广度优先搜索和迪杰斯特拉算法的优点，通过评估函数来高效地找到起点到终点的最短路径。

核心思想 A星算法在寻路过程中会维护两个列表：开放列表和关闭列表。开放列表存放待探索的节点，关闭列表存放已探索的节点。每次迭代时，算法会从开放列表中选择综合代价最低的节点进行扩展。综合代价通常由两部分组成： 实际代价（g值）：从起点到当前节点的移动距离。 启发式代价（h值）：当前节点到终点的预估距离，常用曼哈顿距离或欧几里得距离估算。

执行流程 将起点加入开放列表。 循环处理开放列表，选择综合代价最低的节点作为当前节点。 如果当前节点是终点，则回溯路径并返回结果。 否则，遍历当前节点的相邻节点，计算它们的g值和h值。 若相邻节点未被访问过或找到更优路径，更新其代价并加入开放列表。 将当前节点移入关闭列表，避免重复处理。

优化与扩展 启发函数选择：不同的场景可选用曼哈顿距离（适用于网格移动）或对角线距离（允许斜向移动）。 权重调整：通过调节启发式权重，可平衡搜索速度与路径最优性。 动态障碍物：算法可扩展以支持实时更新的栅格地图，适用于游戏或机器人导航。

A星算法因其高效和灵活性，成为游戏开发、机器人导航等领域的首选路径规划方法。