如何在实现A*算法时平衡全局择优与局部择优，以及在解决实际问题如八数码难题中的应用？

A*算法结合了全局择优与局部择优的特点，其估价函数f(n) = g(n) + h(n)中的g(n)代表从初始节点到当前节点的实际代价，保证了算法的全局择优特性；而h(n)作为启发式估计，体现了算法的局部择优。在解决八数码难题时，这个估价函数能够有效地指导搜索过程，优先扩展那些看起来离目标状态更近的节点。

参考资源链接：[A*算法详解：全局与局部择优搜索](https://wenku.csdn.net/doc/3uneocyt10?spm=1055.2569.3001.10343)

要平衡全局择优与局部择优，关键在于设计一个合适的估价函数。在八数码难题中，h(n)常用曼哈顿距离或汉明距离作为启发式信息，这些都是问题领域内的有效信息。通过这种方法，算法能够避免陷入局部最优解，同时快速找到全局最优解。

在实现A*算法时，需要考虑以下几个要点：

1. 启发式函数的选择：选择一个与问题密切相关的启发式函数，如在八数码难题中使用曼哈顿距离。

2. 节点管理：使用优先队列管理Open表，以保证每次扩展的都是f(n)值最小的节点。

3. 状态记录：维护一个Closed表记录已经访问过的节点，避免重复搜索。

4. 算法终止条件：设置合适的终止条件，如找到目标节点或Open表为空。

结合上述要点，A*算法在实际应用中表现出高效和实用性，特别是在路径规划和游戏AI等需要快速找到最优解的场景中。如果你希望进一步深入了解A*算法及其在各种问题中的应用，可以参考《A*算法详解：全局与局部择优搜索》一书。这本书提供了A*算法的详细讲解，包括理论基础、算法实现以及实际案例分析，非常适合希望系统掌握A*算法的读者。

参考资源链接：[A*算法详解：全局与局部择优搜索](https://wenku.csdn.net/doc/3uneocyt10?spm=1055.2569.3001.10343)