混合a* 的python 实现
时间: 2023-10-15 19:00:48 浏览: 98
混合A*算法是一种启发式搜索算法,结合了Dijkstra算法和A*算法的优点,用于解决最短路径问题。下面是混合A*算法的Python实现:
```python
import heapq
def heuristic(node, target):
# 计算估计的启发式值
# 这里可以根据具体问题进行定义
return 0
def a_star(graph, start, target):
# 初始化起点的启发式值为0
start_node = (0, start)
# 使用优先队列存储待搜索的节点
queue = []
# 使用一个集合记录已经搜索过的节点
visited = set()
# 存储每个节点到达起点的真实代价
cost = {start: 0}
# 存储每个节点的父节点,用于找到最短路径
parents = {}
heapq.heappush(queue, start_node)
while queue:
current_cost, current_node = heapq.heappop(queue)
if current_node == target:
# 找到了目标节点,构造最短路径
path = []
while current_node in parents:
path.append(current_node)
current_node = parents[current_node]
path.append(start)
return path[::-1]
visited.add(current_node)
for neighbor, weight in graph[current_node].items():
if neighbor in visited:
continue
new_cost = cost[current_node] + weight
if neighbor not in cost or new_cost < cost[neighbor]:
cost[neighbor] = new_cost
priority = new_cost + heuristic(neighbor, target)
heapq.heappush(queue, (priority, neighbor))
parents[neighbor] = current_node
return None
```
混合A*算法的基本思想是通过A*算法的启发式函数快速搜索路径并逐步调整路径代价,直到找到最短路径。在实现上,我们使用了优先队列来存储待搜索的节点,并使用一个集合记录已经搜索过的节点。同时,使用字典来存储每个节点到达起点的真实代价和每个节点的父节点,以便在找到目标节点时构造最短路径。