def calc_final_path(self, ngoal, closedset): # 传入目标点和closed表，经过函数处理得到最终所有的xy列表 pathx, pathy = [self.calc_grid_position(ngoal.x, self.minx)], [ self.calc_grid_position(ngoal.y, self.miny)] parent_index = ngoal.parent_index while parent_index != -1: n = closedset[parent_index] pathx.append(self.calc_grid_position(n.x, self.minx)) pathy.append(self.calc_grid_position(n.y, self.miny)) parent_index = n.parent_index return pathx, pathy

这段代码是一个寻路算法中的一部分，用于计算从起点到终点的最短路径。具体来说，这个函数接受一个目标点和一个已经被探索过的点的集合（closedset），然后通过回溯从目标点一直找到起点，并记录下这条路径上各个节点的坐标。最终返回的是一个包含所有路径节点x坐标和y坐标的列表。其中，calc_grid_position函数用于将一个实际坐标转换为网格坐标，minx和miny则是网格坐标系的起点。

相关问题

@staticmethod # 静态方法，calc_heuristic函数不用传入self，因为要经常修改启发函数，目的是为了提高阅读性 def calc_heuristic(n1, n2): # n1: ngoal，n2: open_set[o] h = math.hypot(n1.x - n2.x, n1.y - n2.y) return h

这段代码定义了一个静态方法`calc_heuristic`，它的作用是计算两个节点之间的启发式函数值。参数`n1`表示目标节点，`n2`表示当前节点，函数返回两个节点之间的距离（使用`math.hypot`计算欧几里得距离）。由于这个函数经常被调用，并且不需要访问实例变量，因此将它定义为静态方法可以提高代码的可读性和执行效率。

pathx, pathy = self.calc_final_path(ngoal, closed_set) return pathx, pathy

这段代码看起来像是A*算法的一部分，其中 `calc_final_path` 函数是用来计算从起点到终点的最短路径的。`ngoal` 应该是终点的坐标，`closed_set` 是从起点到终点的所有可能路径的集合。函数返回两个列表 `pathx` 和 `pathy`，它们包含了最短路径上所有点的横纵坐标。