请给一下代码加注释,越详细越好。AStar.h:#ifndef ASTAR_H #define ASTAR_H #include <vector> using namespace std; class AStar { public: AStar(int n); void add_edge(int u, int v, int w); void set_heuristic(vector<int>& h); void shortest_path(int s, int t); vector<int> get_dist(); vector<int> get_prev(); private: struct edge { int to, weight; edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {} }; int n; vector<vector<edge>> graph; vector<vector<edge>> rev_graph; vector<int> dist; vector<int> prev; vector<int> heuristic; }; class Astar { }; #endif;AStar.cpp:#include "AStar.h" #include <vector> #include <queue> #include <limits> using namespace std; AStar::AStar(int n) : n(n), graph(n), rev_graph(n), dist(n, numeric_limits<int>::max()), prev(n, -1), heuristic(n, 0) {} void AStar::add_edge(int u, int v, int w) { graph[u].push_back(edge(v, w)); rev_graph[v].push_back(edge(u, w)); } void AStar::set_heuristic(vector<int>& h) { heuristic = h; } void AStar::shortest_path(int s, int t) { priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq; dist[s] = 0; pq.push(make_pair(heuristic[s], s)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (u == t) return; for (auto& e : graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } for (auto& e : rev_graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } } } vector<int> AStar::get_dist() { return dist; } vector<int> AStar::get_prev() { return prev; }

时间: 2024-01-27 19:05:42 浏览: 139
注释已添加在代码中,以//开头。 AStar.h: ```cpp #ifndef ASTAR_H #define ASTAR_H #include <vector> using namespace std; class AStar { public: //构造函数,传入节点数n AStar(int n); //添加一条从u到v,边权为w的边 void add_edge(int u, int v, int w); //设置启发函数 void set_heuristic(vector<int>& h); //求从s到t的最短路 void shortest_path(int s, int t); //返回最短路长度 vector<int> get_dist(); //返回最短路的路径 vector<int> get_prev(); private: //边,包括到达的点和边权 struct edge { int to, weight; edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {} }; int n; //节点数 vector<vector<edge>> graph; //正向图 vector<vector<edge>> rev_graph; //反向图 vector<int> dist; //最短路长度 vector<int> prev; //最短路的前驱 vector<int> heuristic; //启发函数 }; class Astar { }; #endif; ``` AStar.cpp: ```cpp #include "AStar.h" #include <vector> #include <queue> #include <limits> using namespace std; AStar::AStar(int n) : n(n), graph(n), rev_graph(n), dist(n, numeric_limits<int>::max()), //初始化为无穷大 prev(n, -1), //初始化为-1 heuristic(n, 0) {} //初始化为0 void AStar::add_edge(int u, int v, int w) { graph[u].push_back(edge(v, w)); //添加正向边 rev_graph[v].push_back(edge(u, w)); //添加反向边 } void AStar::set_heuristic(vector<int>& h) { heuristic = h; } void AStar::shortest_path(int s, int t) { priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq; //小根堆,每个元素为(pair<估价函数值, 节点编号>) dist[s] = 0; //起点到自身距离为0 pq.push(make_pair(heuristic[s], s)); //将起点加入堆 while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; //取出堆顶节点 pq.pop(); if (u == t) return; //到达终点,直接返回 //遍历u的正向边 for (auto& e : graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { //通过u更新v的最短路 dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; //更新前驱 pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); //将v加入堆 } } //遍历u的反向边 for (auto& e : rev_graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { //通过u更新v的最短路 dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; //更新前驱 pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); //将v加入堆 } } } } vector<int> AStar::get_dist() { return dist; } vector<int> AStar::get_prev() { return prev; } ``` 在AStar.cpp中,主要实现了AStar类中的函数。其中,shortest_path函数是最重要的函数,该函数使用了A*算法来求解最短路。 该算法主要的思想是:将Dijkstra算法中的“距离”改为“估价函数值”,即f(n)=g(n)+h(n),g(n)表示从起点到当前节点的实际距离,h(n)表示从当前节点到终点的估计距离。在搜索过程中,每次从开放列表中选择f(n)值最小的节点进行扩展。在AStar.cpp中,使用了一个小根堆来维护开放列表,优化了搜索效率。 值得注意的是,A*算法并不能保证一定能够找到最短路径,但是在实际应用中,该算法的效率和准确性都得到了广泛的认可。
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void MainWindow::moveAgvs() { Astar astar; std::vector<std::vector<Node*>> paths(agvs.size()); // 得到agv的路綫 for (int i = 0; i < agvs.size(); i++) { if (agvs[i].getLoad() == true) { // 如果是负载的状态 if (agvs[i].getCurrentX() == agvs[i].getEndX() && agvs[i].getCurrentY() == agvs[i].getEndY()) { // 如果到达终点 agvs[i].setLoad(false); // 设置为空载状态 agvs[i].setState(true); std :: cout << "agv__id :" << agvs[i].getid() << " ,agv_get_task_id :" << agvs[i].get_task_id() << endl; tasks[agvs[i].get_task_id() - 1].completed = 2; // 更新任务状态为已完成 task_to_agv(); // 更新任务分配 update(); // 更新AGV状态 } else { // 否则行驶到终点 Node* start_node = new Node(agvs[i].getCurrentX(), agvs[i].getCurrentY()); Node* end_node1 = new Node(agvs[i].getEndX(), agvs[i].getEndY()); std::vector<Node*> path_to_end = astar.getPath(start_node, end_node1); path_to_end.erase(path_to_end.begin()); std::vector<Node*> path; path.insert(path.end(), path_to_end.begin(), path_to_end.end()); paths[i] = path; } } else { // 如果是空载的状态 if (agvs[i].getCurrentX() == agvs[i].getStartX() && agvs[i].getCurrentY() == agvs[i].getStartY()) { // 如果到达起点 agvs[i].setLoad(true); // 设置为负载状态 } else { // 否则行驶到起点 Node* start_node = new Node(agvs[i].getCurrentX(), agvs[i].getCurrentY()); Node* end_node = new Node(agvs[i].getStartX(), agvs[i].getStartY()); std::vector<Node*> path_to_start = astar.getPath(start_node, end_node); std::vector<Node*> path; path.insert(path.end(), path_to_start.begin() + 1, path_to_start.end()); paths[i] = path; } },爲什麽沒有使正確的task的completed變成2

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