用c++代码写一个BIT*算法

BIT*算法是指Binary Indexed Tree Search算法，它是A*算法的改进版本，在搜索树的数据结构中加入了启发式信息以提高搜索的效率。下面是用C语言实现的BIT*算法代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <stdbool.h>

#define MAX_SIZE 100         // 定义最大节点数
#define INF 0x3f3f3f3f       // 定义无穷大

typedef struct {
    int id;                 // 节点ID
    int parent;             // 父节点ID
    int gn;                 // 已走路径的耗费
    int fn;                 // 启发式函数值
} Node;

Node node[MAX_SIZE];        // 节点数组
int map[MAX_SIZE][MAX_SIZE];// 地图
int open_list[MAX_SIZE];    // OPEN表
int close_list[MAX_SIZE];   // CLOSE表
int map_size;               // 地图大小
int start, goal;            // 起点和终点的ID

/* 初始化节点 */
void initNode(int id)
{
    node[id].id = id;
    node[id].parent = -1;
    node[id].gn = INF;
    node[id].fn = INF;
}

/* 判断节点是否存在 */
bool isExist(int id)
{
    if (id < 0 || id >= map_size) {
        return false;
    }
    if (map[start][id] == INF) {
        return false;
    }
    return true;
}

/* 计算启发式函数值 */
int calcHeuristic(int id)
{
    // 此处为简化版的曼哈顿距离
    int x1 = id % map_size;
    int y1 = id / map_size;
    int x2 = goal % map_size;
    int y2 = goal / map_size;
    return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2);
}

/* 获取OPEN表中估价函数最小的节点 */
int getMinFValue()
{
    int min_f = INF;
    int min_id = -1;
    for (int i = 0; i < map_size; i++) {
        if (open_list[i] != -1 && node[i].fn < min_f) {
            min_f = node[i].fn;
            min_id = i;
        }
    }
    return min_id;
}

/* 更新节点 */
void updateNode(int id, int pid, int gn)
{
    if (node[id].gn > gn) {
        node[id].gn = gn;
        node[id].fn = gn + calcHeuristic(id);
        node[id].parent = pid;
        for (int i = 0; i < map_size; i++) {
            if (open_list[i] == id) {
                return;
            }
        }
        open_list[id] = id;
    }
}

/* 获取邻接节点 */
void getNeighbor(int id, int neighbor[])
{
    int x = id % map_size;
    int y = id / map_size;
    int count = 0;
    if (isExist(id - map_size)) {
        neighbor[count++] = id - map_size;
    }
    if (isExist(id + map_size)) {
        neighbor[count++] = id + map_size;
    }
    if (isExist(id - 1) && (x != 0)) {
        neighbor[count++] = id - 1;
    }
    if (isExist(id + 1) && (x != map_size - 1)) {
        neighbor[count++] = id + 1;
    }
}

/* 进行搜索 */
void search()
{
    // 初始化
    for (int i = 0; i < map_size; i++) {
        initNode(i);
        open_list[i] = -1;
        close_list[i] = -1;
    }
    node[start].gn = 0;
    node[start].fn = calcHeuristic(start);
    open_list[start] = start;

    // 迭代搜索
    while (true) {
        int id = getMinFValue();         // 获取OPEN表中估价函数最小的节点
        if (id == -1) {                  // 搜索失败
            printf("Fail to Find the Path!\n");
            return;
        }
        if (id == goal) {                // 搜索成功
            printf("Find the Path: ");
            int p = goal;
            while (true) {
                printf("%d ", node[p].id);
                if (p == start) {
                    break;
                }
                p = node[p].parent;
            }
            printf("\n");
            return;
        }
        open_list[id] = -1;              // 将该节点从OPEN表中删除
        close_list[id] = id;             // 放入CLOSE表中
        int neighbor[4];
        getNeighbor(id, neighbor);       // 获取邻接节点
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            int neighbor_id = neighbor[i];
            if (neighbor_id == -1 || close_list[neighbor_id] != -1) { // 如果邻接节点不存在或者已经访问过
                continue;
            }
            int gn = node[id].gn + map[id][neighbor_id];              // 计算已走路径的耗费
            updateNode(neighbor_id, id, gn);                          // 更新邻接节点
        }
    }
}

/* 主函数 */
int main()
{
    // 初始化地图
    printf("Please Input the Map Size: ");
    scanf("%d", &map_size);
    printf("Please Input the Map:\n");
    for (int i = 0; i < map_size; i++) {
        for (int j = 0; j < map_size; j++) {
            scanf("%d", &map[i][j]);
            if (map[i][j] == 0) {
                map[i][j] = INF;
            }
        }
    }

    // 输入起点和终点
    printf("Please Input the Start and Goal Point:\n");
    scanf("%d%d", &start, &goal);

    // 进行搜索
    search();

    return 0;
}

说明：该代码实现的是一个简单的二维地图搜索，可以通过输入地图大小和地图内容来进行搜索操作。其中启发式函数使用的是曼哈顿距离，更新节点时使用的是起点到该节点的祖先节点的距离和。在搜索过程中，将OPEN表中估价函数最小的节点移出OPEN表并放入CLOSE表中进行访问，根据邻接节点的距离更新节点，直到搜索成功或者搜索结束。