a*算法流程图和算法框图

A*算法是一种启发式搜索算法，适用于在图结构中找到从起始位置到目标位置的最短路径。A*算法的流程图和框图如下：

流程图:

1. 将起始位置加入到一个开启列表(open list)中；
2. 从开启列表中选取 F 值最小的节点（F = G + H，G表示节点到起始位置的移动代价，H表示节点到目标位置的估算代价）；
3. 将该节点从开启列表中移出，并加入到一个关闭列表(closed list)中；
4. 计算该节点相邻节点到起始位置的移动代价；
5. 如果相邻节点不在开启列表或关闭列表中，则将其加入到开启列表中，并设置相邻节点的父节点为当前节点；
6. 如果相邻节点已经在开启列表中，则更新相邻节点的 G 值和父节点，如果更优，则从开启列表重新排列节点顺序；
7. 重复第2-6步，直到目标节点被加入到开启列表中（或者开启列表为空，没有找到可行路径）；
8. 从目标节点开始，追溯每个节点的父节点，就可以找到最短路径。

算法框图：

1. 初始化起始节点，加入开启列表
2. 判断开启列表是否为空
3. 选择开启列表中 F 值最小的节点
4. 把当前节点从开启列表移入关闭列表
5. 对当前节点的相邻节点执行以下操作：
- 如果相邻节点不在开启列表中，则加入开启列表中，更新父节点和 G 值和 H 值。
- 如果相邻节点已在开启列表中，则更新父节点和 G 值和 H 值，如果这次更新的值更优，则从开启列表重新排序。
6. 如果目标节点在关闭列表中，则找到路径，返回结果
7. 如果没有找到路径，则回到第2步继续寻找。

相关问题

启发式搜索算法A*流程图和算法框图

以下是A*算法的流程图和算法框图。

A*算法流程图：

Start Node -> Add to Open List -> Calculate F, G and H Scores -> Sort Open List by F Score -> Current Node = Lowest F Score in Open List -> Move Current Node to Closed List -> Generate Neighbor Nodes -> For Each Neighbor Node -> If Neighbor Node is in Closed List, Ignore it -> If Neighbor Node is in Open List, Check if Current Path is Better than Previous Path -> If Neighbor Node is Not in Open List, Add it and Calculate F, G and H Scores -> Sort Open List by F Score -> Loop Until End Node is Added to Closed List or Open List is Empty.

A*算法框图：

1. 初始化起始节点和目标节点
2. 将起始节点添加到开放列表中
3. 对于每个节点计算F、G和H值
4. 按F值从小到大对开放列表进行排序
5. 选择开放列表中F值最小的节点作为当前节点
6. 将当前节点移到关闭列表中
7. 生成当前节点的邻居节点
8. 对于每个邻居节点，进行以下操作：
- 如果邻居节点已经在关闭列表中，忽略它
- 如果邻居节点不在开放列表中，将它添加进去，并计算它的F、G和H值
- 如果邻居节点已经在开放列表中，检查从当前节点到该邻居节点的路径是否更优，如果是，更新邻居节点的F、G和H值，并将当前节点设置为邻居节点的父节点
9. 如果目标节点已经在关闭列表中，算法结束，否则跳转到步骤5

注：F值是从起始节点到当前节点的实际代价（G值）和当前节点到目标节点的估计代价（H值）的总和。

dijkstra算法流程框图

以下是Dijkstra算法的流程框图：

st=>start: 开始
op1=>operation: 初始化dist数组和visited数组
op2=>operation: 将起点v0加入visited数组
op3=>operation: 更新dist数组
op4=>operation: 找到未访问过的dist最小的顶点
op5=>operation: 将该顶点加入visited数组
op6=>operation: 更新dist数组
op7=>operation: 重复执行步骤4-6，直到所有顶点都被访问过
e=>end: 结束
st->op1->op2->op3->op4->op5->op6->op4
op4(yes)->op5
op4(no)->e

Dijkstra算法是一种用于解决带权图的单源最短路径问题的贪心算法。它的主要思想是通过不断地“松弛”边来更新起点到各个顶点的最短距离，直到所有顶点都被访问过为止。在实现过程中，需要使用一个dist数组来记录起点到各个顶点的最短距离，使用一个visited数组来记录哪些顶点已经被访问过。