利用c++语言写一个实现贪心算法的导航算法应用

在C++中，编写一个简单的贪婪算法用于导航通常会涉及路径规划的问题，比如在一个有障碍物的地图上找到从起点到终点的最短路径。这里我们可以用Dijkstra算法作为基础，因为它也是一种贪心策略，它总是选择当前看起来最优的未访问节点。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <climits>

// 定义地图数据结构
struct Node {
    int x, y;
    int cost; // 节点成本，假设越小越好（即距离）
};

// 使用优先队列存储待处理节点
class PriorityQueue {
public:
    std::vector<Node> queue_;
    bool empty() const { return queue_.empty(); }
    void push(Node n) { queue_.push_back(n); }
    Node pop() {
        if (queue_.empty()) return Node{INT_MAX, INT_MAX};
        return queue_[0];
    }
};

// 贪婪导航函数
void greedyNavigation(const std::vector<Node>& graph, Node start, Node end) {
    PriorityQueue pq;
    pq.push(start);
    start.cost = 0;

    while (!pq.empty()) {
        Node current = pq.pop();
        if (current.x == end.x && current.y == end.y) {
            std::cout << "Path found with cost: " << current.cost << std::endl;
            break;
        }

        for (const Node& neighbor : graph) {
            int newCost = current.cost + neighbor.cost;
            if (newCost < neighbor.cost) {
                neighbor.cost = newCost;
                pq.push(neighbor);
            }
        }
    }
}

int main() {
    // 假设我们有一个二维网格表示地图，其中值为0表示可以通行，其他值为障碍
    std::vector<Node> graph; // 初始化地图在这里
    Node start = {0, 0}; // 起点坐标
    Node end = {graph.size() - 1, graph[0].y}; // 终点坐标

    greedyNavigation(graph, start, end);
    return 0;
}