请给出相应的具体代码

在处理无人机实时位置信息的代码示例中，我们通常会创建一个无人机类（Drone），包含状态（location, current_task）和行为（assign_task, update_location）。这里是一个简单的Python伪代码示例，假设我们使用优先队列来存储任务，并且使用Dijkstra's算法作为近似A*搜索的简化版本：

import heapq

class Drone:
    def __init__(self, id, initial_location):
        self.id = id
        self.location = initial_location
        self.task_queue = PriorityQueue()

    def assign_task(self, task, graph):
        self.current_task = task
        self.location = task.start_location  # 假设任务开始于起点
        heapq.heappush(self.task_queue, (0, task.end_location))  # 将目标地点加入优先队列，0表示初始距离

    def update_location(self, new_location):
        self.location = new_location
        # 更新任务队列的距离估计，如果有必要，可以基于地图数据重新评估路径
        _, next_node = heapq.heappop(self.task_queue)  # 取出当前最短路径节点
        cost_to_next = calculate_cost(new_location, next_node)
        heapq.heappush(self.task_queue, (cost_to_next, next_node))

# 使用Dijkstra's算法简化版
class PriorityQueue:
    # ...省略具体实现...

def dijkstra(graph, start):
    distances = {node: float('infinity') for node in graph}
    distances[start] = 0
    queue = [(0, start)]

    while queue:
        curr_dist, curr_node = heapq.heappop(queue)

        if curr_dist > distances[curr_node]:
            continue  # 已经找到更优路径，跳过

        for neighbor, weight in graph[curr_node].items():
            distance = curr_dist + weight
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                heapq.heappush(queue, (distance, neighbor))

    return distances

# 使用示例：
graph = construct_graph(map_data)  # 构建无人机活动区域的地图图谱
drone1 = Drone(1, initial_location)
for task in tasks:
    drone1.assign_task(task, graph)
    # 调用update_location新获得的位置信息

请注意，这只是一个基础框架，实际应用中可能需要添加更多的错误检查和复杂逻辑，例如处理多路任务、实时通信限制等。