变领域搜索算法python
时间: 2023-10-29 14:56:01 浏览: 43
对于领域搜索算法,有很多种不同的方法和实现。其中一种常见的领域搜索算法是启发式搜索算法,比如A*算法。下面是一个简单的用Python实现A*算法的示例代码:
```python
import heapq
def heuristic(node, goal):
# 计算启发式估计值
return abs(node[0] - goal[0]) + abs(node[1] - goal[1])
def astar_search(start, goal, graph):
# 初始化open列表和closed集合
open_list = []
closed_set = set()
# 将初始节点加入open列表
heapq.heappush(open_list, (0, start))
# 初始化节点到达起点的代价(g值)字典
g_values = {start: 0}
while open_list:
# 从open列表中取出代价最小的节点
current_cost, current_node = heapq.heappop(open_list)
# 如果当前节点是目标节点,则搜索完成,返回路径
if current_node == goal:
path = []
while current_node in graph:
path.append(current_node)
current_node = graph[current_node]
return path[::-1]
# 将当前节点加入closed集合
closed_set.add(current_node)
# 遍历当前节点的邻居节点
for neighbor in graph[current_node]:
# 计算邻居节点到起点的代价(g值)
new_cost = g_values[current_node] + graph[current_node][neighbor]
if neighbor not in g_values or new_cost < g_values[neighbor]:
# 更新邻居节点到起点的代价(g值)
g_values[neighbor] = new_cost
# 计算邻居节点的优先级(f值)
priority = new_cost + heuristic(neighbor, goal)
# 将邻居节点加入open列表
heapq.heappush(open_list, (priority, neighbor))
# 更新邻居节点的父节点
graph[neighbor] = current_node
# 如果open列表为空,说明无法找到路径
return None
# 测试代码
graph = {
'A': {'B': 5, 'C': 10},
'B': {'D': 3, 'E': 2},
'C': {'F': 6},
'D': {'G': 8},
'E': {'G': 7},
'F': {'G': 4},
'G': {}
}
start = 'A'
goal = 'G'
path = astar_search(start, goal, graph)
if path:
print("找到路径:", path)
else:
print("无法找到路径")
```
这段代码实现了一个简单的A*算法,用于在给定的图中寻找从起点到目标点的最短路径。你可以根据自己的需求调整图的表示方式和启发式函数。希望能对你有所帮助!