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上一篇中我们研究了A星算法的基本概念,本篇介绍A星算法的具体实现。
首先是把当前位置和目标位置赋给我们这个类的成员变量,然后把我们的地图变量传入到成员变量map中,然后分别初始化open,close,path列表,其中path和close列表先为空,open列表中为了进行堆排序时方便(堆排序时从索引0开始时,索引乘二还是0,所以这样会造成不便)。然后把起点加入到open列表中,这里涉及到geth的估计函数,因为到起点的代价是0,从起点到终点的估计函数geth如下:
我们选取的这个估计函数比较简单,就是分别算从本点到目标点的横纵索引值,并把它乘以10,我们把临近格之间的代价定为10,那么对角线的代价就是14(10*根号2)。继续回到findpath中,我们开始真正的搜索了
我们遍历open列表中的元素,首先通过fromopentoclose()函数把open列表中的第一个元素(第0个元素无效,前文已经说过了)删除并把他加入到close列表中。fromopentoclose函数如下
首先从open中把第一个元素并把它加入到close函数中,然后在removefromopen函数中把open列表中的第一个函数换成open中的最后一个函数,底下进行一下堆排序,这里简单说一下堆排序,就是把整个的数组看成是一个树形结构,然后保证父节点比子节点的f值小即可,这样一来,第一个元素就是最好的
如有错误之处,希望大家多多指正
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