跳点搜索算法python

跳点搜索算法（Jump Point Search, JPS）是一种对A*算法的改进，通过筛选出有价值的节点（即跳点）来剪去无意义的冗余节点。JPS算法的核心在于jump()函数，采用递归方法实现，使得代码量减少且逻辑更清晰明确。算法的总体思路是实现跳点剪枝的三条策略：如果一个节点是终点，则它也是一个跳点；如果一个节点存在至少一个强制邻点，则它是一个跳点；在斜向搜索时，如果一个节点在水平或垂直分量上有跳点，则它也是一个跳点。

以下是跳点搜索算法的Python实现的伪代码：

def jump_point_search(start, goal):
    open_set = PriorityQueue()
    open_set.put(start, 0)  # 将起始节点加入优先队列

    came_from = {}  # 用于记录节点的父节点
    g_score = {}  # 用于记录节点的实际代价
    g_score[start = 0

    while not open_set.empty():
        current = open_set.get()  # 取出优先队列中最小代价的节点

        if current == goal:
            return reconstruct_path(came_from, current)

        successors = find_successors(current)  # 寻找当前节点的邻居节点
        for neighbor in successors:
            new_g_score = g_score[current + distance(current, neighbor)  # 计算新的代价

            if neighbor not in g_score or new_g_score < g_score = new_g_score
                priority = new_g_score + heuristic(neighbor, goal)  # 计算优先级
                open_set.put(neighbor, priority)  # 将邻居节点加入优先队列
                came_from = current  # 更新邻居节点的父节点

    return None  # 如果无法找到路径，返回空值

这是一个简单的跳点搜索算法的Python实现，其中包括了使用优先队列实现的A*算法的基本框架，以及对跳点的筛选和剪枝。你可以根据实际情况进行修改和扩展。注意，上述代码中的find_successors()函数用于寻找当前节点的邻居节点，distance()函数用于计算节点之间的距离，heuristic()函数用于估计节点到目标节点的代价，reconstruct_path()函数用于重构路径。
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