jps搜索算法python

JPS（Jump Point Search）算法是一种优化的路径搜索算法，用于在二维网格地图中寻找从起点到终点的最短路径。它通过预先计算网格中的跳点，避免了无效的搜索方向，从而提高了搜索效率。

在Python中实现JPS算法，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，需要定义一个二维网格地图。可以使用二维数组或网格对象表示。网格中的障碍物通常用数字或特殊标记表示。

2. 定义一个函数，用于判断给定位置是否是有效的节点。在网格中，有效节点是指非障碍物节点。

3. 实现一个函数，用于计算给定位置的邻居节点。通过检查上、下、左、右和对角线方向上的节点，可以确定有效的邻居节点。

4. 创建一个优先队列，用于存储待搜索的节点。节点包括位置、路径成本和预估成本。

5. 初始化起点和终点节点，并将起点节点添加到优先队列中。

6. 在循环中，从优先队列中取出成本最低的节点，并检查是否为终点节点。如果是，则搜索结束，找到了最短路径。

7. 如果当前节点不是终点节点，则计算当前节点的邻居节点，并根据JPS算法中的规则剪枝无效的搜索方向。

8. 对于剪枝后的邻居节点，计算其路径成本和预估成本，并将其添加到优先队列中。

9. 重复步骤6至8，直到找到终点节点或优先队列为空。

10. 如果找到了终点节点，可以通过追踪节点的父节点来获取最短路径。

以上就是使用Python实现JPS搜索算法的基本步骤。通过利用JPS算法的特性，可以在二维网格中快速找到最短路径，从而提高路径搜索的效率。当然，具体的实现细节会根据具体情况而有所差异。

相关问题

JPS跳点搜索算法python

JPS跳点搜索算法是一种针对A*算法的缺陷提出的改进算法，通过筛选出有价值的节点，即跳点，来剪去那些无意义的冗余节点。

JPS算法的核心是jump()函数，通过递归方法来实现，使得代码量减少且逻辑更清晰明确。整体思路是实现跳点剪枝的三条策略：
1. 如果节点x是终点，则节点x是跳点。
2. 如果节点x存在至少一个强制邻点，则节点x是跳点。
3. 在斜向搜索时，如果节点x在水平或垂直分量上有跳点，则节点x是跳点。

在使用JPS算法进行路径规划时，搜索过程中被跳过的点为灰色，而绿色节点则是跳点，它们是实际应用于算法搜索中的节点。相比A*算法，JPS算法大幅度减少了节点数量。

关于JPS跳点搜索算法的Python实现，可参考以下步骤：
1. 定义跳点搜索函数，包括跳点剪枝的三条策略的实现。
2. 实现A*算法的核心部分，包括启发式函数和估价函数的定义。
3. 根据地图和起点终点坐标，调用跳点搜索函数来获取路径。

通过这样的Python实现，你可以在地图上进行路径规划，并得到经过JPS跳点搜索算法优化后的最佳路径。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

JPS路径规划python

好的，关于 JPS 路径规划的 Python 实现，您可以参考以下代码：

import heapq

def jps(graph, start, goal):
    openSet = [(heuristic(start, goal), start)]
    closedSet = set()
    parentPointers = {}

    gScore = {point: float('inf') for point in graph}
    gScore[start] = 0

    while openSet:
        currentF, current = heapq.heappop(openSet)

        if current == goal:
            return reconstructPath(parentPointers, start, goal)

        if current in closedSet:
            continue

        closedSet.add(current)

        for neighbor in findNeighbors(graph, current):
            tentativeGScore = gScore[current] + heuristic(current, neighbor)

            if tentativeGScore < gScore[neighbor]:
                parentPointers[neighbor] = current
                gScore[neighbor] = tentativeGScore
                f = tentativeGScore + heuristic(neighbor, goal)
                heapq.heappush(openSet, (f, neighbor))

    return None

def findNeighbors(graph, point):
    neighbors = []

    for direction in graph[point]:
        current = point

        while current in graph and direction in graph[current]:
            current = [current[0] + direction[0], current[1] + direction[1]]

            if not isValid(graph, current):
                break

            neighbors.append(tuple(current))

    return neighbors

def isValid(graph, point):
    return point in graph and graph[point]

def reconstructPath(parentPointers, start, goal):
    path = [goal]
    current = goal

    while current != start:
        current = parentPointers[current]
        path.append(current)

    return list(reversed(path))

def heuristic(point1, point2):
    return abs(point1[0] - point2[0]) + abs(point1[1] - point2[1])

以上代码是一个基于 JPS（Jump Point Search）算法实现的 A* 路径规划器，可以用于解决 Python 语言下的路径规划问题。