A*s算法与D*算法在相同条件下运算时间

A*算法和D*算法在相同条件下的运算时间是不确定的，因为它们的运算时间受多个因素影响，如搜索空间的大小，启发式函数的好坏，路径的复杂度等等。一般来说，A*算法在搜索空间比较小且启发式函数比较好的情况下会比D*算法快，而在搜索空间比较大或者启发式函数比较差的情况下，D*算法则会比A*算法快。此外，D*算法还具有动态路径规划的特点，能够适应环境的变化，因此在一些实时路径规划的应用中，D*算法也可能比A*算法更适合。总的来说，选择何种算法需要根据具体情况进行综合考虑。

相关问题

a*寻路算法运算时间长短

A*寻路算法的运算时间长短取决于以下几个因素：

1. 地图的大小：地图越大，算法需要搜索的节点数就越多，运算时间也就越长。
2. 起点和终点之间的距离：起点和终点之间的距离越远，算法需要搜索的节点数就越多，运算时间也就越长。
3. 地图中障碍物的数量和分布：障碍物越多，算法需要搜索的节点数就越多，运算时间也就越长。
4. 选择的启发函数：启发函数的选择会影响算法的搜索效率，不同的启发函数可能会导致不同的运算时间。

总的来说，A*寻路算法的运算时间是与地图大小、起点和终点之间的距离、障碍物的数量和分布以及启发函数的选择等因素相关的。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的参数和算法优化方法，以提高算法的效率。

优先级队列实现A*算法

A*算法是一种启发式搜索算法，它使用优先级队列来实现。在A*算法的运算过程中，每次从优先队列中选取f(n)值最小（优先级最高）的节点作为下一个待遍历的节点。同时，A*算法使用两个集合来表示待遍历的节点和已经遍历过的节点，通常称之为open_set和close_set。其中，open_set表示待遍历的节点集合，close_set表示已经遍历过的节点集合。

在实现A*算法时，我们需要使用优先级队列来存储待遍历的节点。C++提供了一个priority_queue类，它使用了二叉堆来实现，因此不能为元素重新设置优先级。为了解决这个问题，我们可以使用pair(priority, item)作为队列元素，并进行排序。在C++中，优先队列默认返回优先级最大的元素，使用的是std::less比较符。但是，在A*算法中，我们需要的是最小的元素，因此需要使用std::greater比较符。

下面是一个使用优先级队列实现A*算法的伪代码：

1. 将起点加入open_set中
2. while open_set不为空
3. 从open_set中取出f(n)值最小的节点n
4. 如果n是终点，则返回路径
5. 将n加入close_set中
6. 对n的所有邻居节点进行如下操作
7. 如果邻居节点已经在close_set中，则跳过
8. 如果邻居节点不在open_set中，则加入open_set中，并计算邻居节点的f(n)值
9. 如果邻居节点已经在open_set中，并且新的f(n)值比原来的小，则更新邻居节点的f(n)值
10. 返回无解