怎么用greedy best-first search 找最优路径

Greedy Best-First Search (GBFS) 是一种启发式搜索策略，它并不保证一定能找到全局最优解，但通常在特定情况下可以较快地收敛到局部最优解。这个算法依赖于一个评估函数h(n)，它估计从当前节点n到目标节点的最短距离。

要实现 GBFS 寻找最优路径，你需要做以下几步[^1]:
1. **定义评估函数**：创建一个函数，比如`heuristic(node, goal)`，它计算从节点`node`到目标`goal`的估算代价。这可能是曼哈顿距离、欧几里得距离或其他适合问题的度量。

int heuristic(Node node, Node goal) {
    // 计算节点到目标的估算代价
}

2. **初始化搜索**：选择一个起始节点作为搜索起点，并将其加入待探索队列。

3. **搜索过程**：在每次循环中，从队列中选取具有最低`f(n) = g(n) + h(n)`值的节点`n`。`g(n)`是到达节点的实际成本，`h(n)`是估算成本。如果`n`就是目标，则停止搜索；否则，访问`n`的邻居节点，更新它们的`g(n)`和`f(n)`值，然后将未访问过的邻居加入队列。

while (!queue.isEmpty()) {
    Node current = queue.poll();
    if (current.equals(goal)) break; // 达到目标

    for (Node neighbor : current.neighbors) {
        if (!visited.contains(neighbor)) {
            int newG = current.g + distance(current, neighbor);
            if (newG < neighbor.g) {
                neighbor.g = newG;
                neighbor.f = neighbor.g + heuristic(neighbor, goal);
                queue.add(neighbor);
            }
        }
    }
    visited.add(current);
}

4. **返回路径**：从目标节点开始回溯，构建实际路径。

请注意，这仅适用于那些满足"贪心"条件的情况，即每次选择的决策都是当前状态下看起来最好的，但在全局上可能不是最优的。对于更复杂的问题，如A*搜索，需要同时考虑实际成本和估算成本。