astar算法路径规划PYTHON

A*（A star）算法是一种启发式搜索算法，用于解决图形中的最短路径问题，特别是在寻找两个节点之间的最优路径时非常有效。它是Dijkstra算法的一种改进，结合了广度优先搜索(BFS)和贪心策略。

在Python中，你可以使用`heapq`库来实现A*算法。首先，你需要创建一个优先级队列来存储节点及其评估函数值（通常是距离目标节点的估计成本加上实际已走的距离）。然后按照这个评估函数值对节点排序，每次从队列中取出当前代价最低的节点并扩展其相邻节点。如果找到了目标节点，则返回路径；否则继续直到遍历完整个图。

以下是一个简单的A*算法的基本步骤：

1. 初始化：设置起始节点（start），目标节点（goal），以及空的集合来保存已经访问过的节点（visited set）和优先级队列（open list）。
2. 计算每个节点的f、g和h值：f值= g+heuristic（估算值），g值是从起始节点到当前节点的实际代价，h值是估算从当前节点到目标节点的最小代价。
3. 将起始节点添加到open list，并设置其g和f值。
4. 当open list不为空时，循环执行以下操作：
a. 从open list中选取f值最小的节点作为当前节点。
b. 如果当前节点是目标节点，回溯生成路径并结束。
c. 否则，将当前节点标记为已访问，更新其相邻节点的f值，然后将它们加入open list。
5. 如果未找到路径，说明没有可达的目标节点，返回无解。