Python改写A*算法

好的，下面是Python语言中的A*算法实现：

def astar(start, goal, graph):
    open_list = [start]
    closed_list = []
    g_scores = {start: 0}
    f_scores = {start: heuristic(start, goal)}
    path = {}

    while open_list:
        current = min(f_scores, key=f_scores.get)
        if current == goal:
            return reconstruct_path(path, goal)

        open_list.remove(current)
        closed_list.append(current)

        for neighbor in graph[current]:
            if neighbor in closed_list:
                continue

            tentative_g_score = g_scores[current] + graph[current][neighbor]
            if neighbor not in open_list:
                open_list.append(neighbor)
            elif tentative_g_score >= g_scores[neighbor]:
                continue

            path[neighbor] = current
            g_scores[neighbor] = tentative_g_score
            f_scores[neighbor] = tentative_g_score + heuristic(neighbor, goal)

    return None


def reconstruct_path(path, current_node):
    if current_node in path:
        return reconstruct_path(path, path[current_node]) + [current_node]
    else:
        return [current_node]


def heuristic(node, goal):
    return abs(node[0] - goal[0]) + abs(node[1] - goal[1])

在这个实现中，我们使用了一个open_list和一个closed_list来跟踪已经访问过的节点和待访问的节点。我们还使用了g_scores和f_scores字典来跟踪每个节点的已知最短距离和估计距离。最后，我们使用一个path字典来跟踪到达每个节点的最短路径。

在函数astar中，我们首先将起始节点添加到open_list中，并将其g_score设置为0，f_score设置为启发式估计值。然后我们进入一个while循环，直到open_list为空或者我们找到了目标节点。在循环中，我们选择open_list中f_score最小的节点，并将其从open_list中删除并添加到closed_list中。然后我们遍历当前节点的所有邻居，并计算到达邻居节点的距离。如果邻居节点已经在closed_list中，我们就跳过这个邻居节点；否则，我们将其添加到open_list中，并更新路径和距离信息。最后，如果我们没有找到目标节点，就返回None。

在函数reconstruct_path中，我们使用path字典递归地重建到达目标节点的最短路径。

在函数heuristic中，我们使用曼哈顿距离作为启发式估计函数。