设计一个Python程序，使用A*、A和AO算法在不同规模的迷宫环境中运行，记录下每种算法的时间消耗、内存占用和平均速度

为了创建一个Python程序来比较A*、A算法和AO*在不同规模迷宫环境中的性能，我们可以按照以下步骤进行：

1. 定义迷宫生成器和数据结构：
- 创建一个二维列表表示迷宫，其中0表示空地，1表示障碍物。
- 使用`heapq`库实现优先队列用于A*和AO*算法。

2. 实现基本搜索算法：
- **A算法**：简单的递归深度优先搜索，无启发式信息。
- **A*算法**：使用曼哈顿距离或其他合适的启发式函数（h(n)），每次从开放列表中选择f(n) = g(n) + h(n)最小的节点。
- **AO*算法**：结合A*的搜索策略和在线学习更新启发式函数的过程。

3. 计算性能指标：
- 时间消耗：可以使用`timeit`模块测量每个算法执行所需的时间。
- 内存占用：使用`memory_profiler`库监测程序内存使用情况。
- 平均速度：根据迷宫大小和算法完成速度计算。

以下是简化版的Python代码示例：

import heapq
import timeit
from memory_profiler import profile

# 示例迷宫生成
def create_maze(size):
    maze = [['.' for _ in range(size)] for _ in range(size)]
    # 填充随机障碍物...
    return maze

# A*和AO*算法核心部分
def a_star_search(maze, start, goal, heuristic_func):
    open_list = [(0, start)]
    g_scores = {start: 0}
    f_scores = {start: heuristic_func(start, goal)}

    while open_list:
        _, current = heapq.heappop(open_list)
        if current == goal:
            break
        
        for neighbor in get_neighbors(maze, current):
            tentative_g_score = g_scores[current] + 1
            if neighbor not in g_scores or tentative_g_score < g_scores[neighbor]:
                g_scores[neighbor] = tentative_g_score
                f_scores[neighbor] = tentative_g_score + heuristic_func(neighbor, goal)
                heapq.heappush(open_list, (f_scores[neighbor], neighbor))
    
    return g_scores, f_scores

# 更新启发式函数的AO*算法
def ao_star_search(maze, start, goal, initial_heuristic_func, learning_rate):
    ... # 实现类似a_star_search，但定期更新启发式函数

# 测试和性能记录
if __name__ == "__main__":
    sizes = [10, 50, 100]  # 不同规模的迷宫
    algorithms = [a_star_search, ao_star_search]

    results = []
    for size in sizes:
        maze = create_maze(size)
        start, end = find_start_end(maze)  # 获取起点和终点
        for algo in algorithms:
            with profile(memory=True) as mem Prof:
                start_time = timeit.default_timer()
                result = algo(maze, start, end)
                end_time = timeit.default_timer()

            results.append({
                'algorithm': algo.__name__,
                'size': size,
                'time': end_time - start_time,
                'memory': mem Prof.total_memory(),
                'average_speed': (end_time - start_time) / maze_size,  # 假设maze_size = size * size
            })

    print(results)

请注意，这个例子只是一个基础框架，实际的AO*算法实现需要详细说明启发式函数的学习过程，这里并未完全展示。此外，你需要提供`get_neighbors()`和`find_start_end()`函数来获取邻居节点和找到起始点和终点。