{0, 0, 0, 0, 0}, {0, 1, 1, 1, 0}, {0, 1, 0, 1, 0}, {0, 1, 0, 1, 0}, {0, 0, 0, 0, 0}请用ARA*算法找到最短路径 用java实现 写注释

以下是使用ARA*算法找到最短路径的Java代码，附注释：

import java.util.ArrayList;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Random;

public class ARAStar {

    static int[][] maze = {{0, 0, 0, 0, 0}, {0, 1, 1, 1, 0}, {0, 1, 0, 1, 0}, {0, 1, 0, 1, 0}, {0, 0, 0, 0, 0}}; //迷宫地图
    static int[] start = {1, 1}; //起点坐标
    static int[] end = {3, 3}; //终点坐标
    static double w = 1.5; //初始权重
    static double wDelta = 0.5; //权重递减量
    static int maxIterations = 100; //最大迭代次数
    static Random random = new Random(); //随机数生成器
    static int[][] directions = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}}; //四个方向的移动

    //定义节点类
    static class Node implements Comparable<Node> {
        int[] pos; //节点位置
        double g; //起点到该节点的实际距离
        double h; //该节点到终点的估计距离
        double f; //f = g + w * h，w为权重

        //节点构造函数
        public Node(int[] pos, double g, double h) {
            this.pos = pos;
            this.g = g;
            this.h = h;
            this.f = g + w * h;
        }

        //比较函数，用于PriorityQueue中的排序
        @Override
        public int compareTo(Node other) {
            return Double.compare(f, other.f);
        }
    }

    //计算两个节点之间的曼哈顿距离
    static double manhattanDistance(int[] a, int[] b) {
        return Math.abs(a[0] - b[0]) + Math.abs(a[1] - b[1]);
    }

    //判断一个节点是否在迷宫内且不是障碍物
    static boolean isValid(int[] pos) {
        int x = pos[0], y = pos[1];
        return x >= 0 && x < maze.length && y >= 0 && y < maze[0].length && maze[x][y] == 0;
    }

    //计算起点到终点的最短路径
    static ArrayList<int[]> shortestPath() {
        PriorityQueue<Node> open = new PriorityQueue<>(); //开放列表
        open.add(new Node(start, 0, manhattanDistance(start, end))); //将起点加入开放列表
        ArrayList<int[]> closed = new ArrayList<>(); //关闭列表
        Node goal = null; //终点节点
        int iterations = 0; //迭代次数
        while (!open.isEmpty() && iterations < maxIterations) { //当开放列表不为空且未超过最大迭代次数时
            Node current = open.poll(); //取出开放列表中f值最小的节点
            if (current.pos[0] == end[0] && current.pos[1] == end[1]) { //如果该节点是终点
                goal = current; //将该节点设为终点节点
                break; //跳出循环
            }
            closed.add(current.pos); //将该节点加入关闭列表
            for (int[] direction : directions) { //遍历四个方向
                int[] newPos = {current.pos[0] + direction[0], current.pos[1] + direction[1]}; //计算新位置
                if (!isValid(newPos) || closed.contains(newPos)) { //如果新位置不合法或已在关闭列表中
                    continue; //跳过该方向
                }
                double newG = current.g + 1; //计算新的实际距离
                double newH = manhattanDistance(newPos, end); //计算新的估计距离
                Node neighbor = new Node(newPos, newG, newH); //创建邻居节点
                if (!open.contains(neighbor)) { //如果邻居节点不在开放列表中
                    open.add(neighbor); //将邻居节点加入开放列表
                } else { //如果邻居节点已在开放列表中
                    for (Node n : open) { //遍历开放列表
                        if (n.equals(neighbor) && neighbor.g < n.g) { //如果找到相同节点且新的实际距离更短
                            open.remove(n); //移除旧节点
                            open.add(neighbor); //将新节点加入开放列表
                            break; //跳出循环
                        }
                    }
                }
            }
            iterations++; //迭代次数加1
        }
        ArrayList<int[]> path = new ArrayList<>(); //最短路径
        if (goal != null) { //如果存在终点节点
            Node current = goal; //从终点节点开始
            while (current != null) { //一直向前直到起点
                path.add(current.pos); //将节点加入最短路径
                current = null;
                for (int[] direction : directions) { //遍历四个方向
                    int[] newPos = {goal.pos[0] + direction[0], goal.pos[1] + direction[1]}; //计算新位置
                    if (!isValid(newPos) || closed.contains(newPos)) { //如果新位置不合法或已在关闭列表中
                        continue; //跳过该方向
                    }
                    double newG = goal.g + 1; //计算新的实际距离
                    double newH = manhattanDistance(newPos, end); //计算新的估计距离
                    Node neighbor = new Node(newPos, newG, newH); //创建邻居节点
                    if (open.contains(neighbor)) { //如果邻居节点在开放列表中
                        for (Node n : open) { //遍历开放列表
                            if (n.equals(neighbor)) { //如果找到相同节点
                                current = n; //将相同节点设为当前节点
                                goal = current; //将相同节点设为新的终点节点
                                break; //跳出循环
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return path; //返回最短路径
    }

    //计算起点到终点的近似最短路径
    static ArrayList<int[]> approximateShortestPath() {
        ArrayList<int[]> path = new ArrayList<>(); //近似最短路径
        while (w >= 1) { //当权重大于等于1时
            ArrayList<int[]> tempPath = shortestPath(); //计算最短路径
            if (tempPath.isEmpty()) { //如果不存在路径
                break; //跳出循环
            }
            path = tempPath; //将最短路径设为近似最短路径
            w -= wDelta; //减小权重
        }
        return path; //返回近似最短路径
    }

    //绘制迷宫和路径
    static void draw() {
        System.out.println("迷宫地图：");
        for (int[] row : maze) {
            for (int cell : row) {
                if (cell == 0) {
                    System.out.print("  ");
                } else {
                    System.out.print("██");
                }
            }
            System.out.println();
        }
        ArrayList<int[]> path = approximateShortestPath(); //计算近似最短路径
        System.out.println("近似最短路径：");
        for (int[] pos : path) {
            maze[pos[0]][pos[1]] = 2; //将路径标记为2
        }
        for (int[] row : maze) {
            for (int cell : row) {
                if (cell == 0) {
                    System.out.print("  ");
                } else if (cell == 1) {
                    System.out.print("██");
                } else {
                    System.out.print("░░");
                }
            }
            System.out.println();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        draw(); //绘制迷宫和路径
    }
}

这段代码实现了ARA*算法找到最短路径，并用Java语言编写。其中，`maze`表示迷宫地图，0表示可以通过的位置，1表示障碍物；`start`表示起点坐标，`end`表示终点坐标；`w`表示初始权重，`wDelta`表示权重递减量；`maxIterations`表示最大迭代次数；`directions`表示四个方向的移动，上下左右分别为(-1,0)，(1,0)，(0,-1)，(0,1)。

首先定义了一个`Node`类表示节点，包含位置、实际距离、估计距离和f值；然后定义了`manhattanDistance`函数计算曼哈顿距离，`isValid`函数判断一个节点是否合法，`shortestPath`函数计算起点到终点的最短路径，`approximateShortestPath`函数计算起点到终点的近似最短路径，`draw`函数绘制迷宫和路径。

在`shortestPath`函数中，使用了优先队列`open`表示开放列表，每次取出f值最小的节点进行扩展，遍历四个方向，计算新的实际距离和估计距离，如果新的节点不在开放列表中，则将其加入开放列表；如果新的节点已在开放列表中，则比较其实际距离，若新的实际距离更短，则将旧节点替换为新节点。

在`approximateShortestPath`函数中，从初始权重开始，每次计算最短路径，若不存在路径则跳出循环，否则将最短路径设为近似最短路径，并减小权重。

最后，在`draw`函数中，先绘制迷宫地图，然后计算近似最短路径，将路径标记为2，最后输出带有路径的迷宫地图。