A*算法用于路径规划的完整算法（AStar）

资 源 简 介

A*算法用于路径规划的完整算法（AStar）

详 情 说 明

A*算法是一种广泛用于路径规划的启发式搜索算法，它结合了Dijkstra算法的精确性和贪心算法的效率，能够在复杂环境中快速找到最优路径。该算法通过评估每个节点的代价函数，即从起点到当前节点的实际代价与从当前节点到目标节点的预估代价之和，来选择最优的扩展路径。

### 核心思想 A*算法的关键在于其启发式函数的设计，通常采用曼哈顿距离或欧几里得距离来预估剩余路径的代价。这种启发式方法确保了搜索过程的高效性，同时避免了不必要的节点扩展。

### 算法流程 初始化：将起点放入开放列表（待探索节点），并计算其初始代价。 节点选择：从开放列表中选择代价最小的节点作为当前节点。 路径扩展：遍历当前节点的相邻节点，计算它们的实际代价和预估代价。 列表更新：若相邻节点未被访问或发现更优路径，则更新其代价并加入开放列表。 终止条件：当目标节点被访问或开放列表为空时，算法结束，回溯路径即为最优解。

### 应用场景 A*算法广泛应用于游戏AI、机器人导航和地图路径规划等领域，能够高效处理静态和动态环境中的最短路径问题。其性能依赖于启发式函数的选择，合理的预估能显著提升搜索效率。