A算法是一种启发式搜索算法,它可以用于在图形中寻找最短路径。它使用了两个函数来评估每个节点的价值:g(n)表示从起点到n节点的实际距离,h(n)表示从n节点到终点的估计距离。A算法通过最小化f(n)=g(n)+h(n)来找到最短路径。 在Python中实现A算法路径规划,我们可以使用以下步骤: 1. 创建一个地图,根据用户输入调整地图大小,并在地图上标记起点、终点和路径障碍。 2. 3. 定义节点类,包括节点坐标、g值、h值、父节点等属性。 4. 5. 实现一个启发式函数,根据欧氏距离计算节点之间的距离。 6. 7. 实现A算法,将起点和终点节点加入开启列表中,然后按照f(n)值从小到大的顺序遍历开启列表,直到找到终点节点或开启列表为空。在遍历过程中,对于每个节点,计算它的邻居节点的g值、h值和f值,并将它们加入开启列表中。 8. 9. 如果找到终点节点,则回溯它的父节点,直到回溯到起点节点,得到路径。否则,表示无法到达终点节点。 10. 11. 最后,将路径标记在地图上,并动态显示出来。

时间: 2024-03-22 17:40:20 浏览: 162
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基于A_算法求解最短路径的实现原理

非常棒的总结!以下是一个基本的Python实现A*算法路径规划的示例代码: ```python import math import pygame from queue import PriorityQueue # 初始化pygame和窗口 pygame.init() WIDTH = 800 WIN = pygame.display.set_mode((WIDTH, WIDTH)) pygame.display.set_caption("A* Path Finding Algorithm") # 定义颜色和字体 RED = (255, 0, 0) GREEN = (0, 255, 0) BLUE = (0, 0, 255) YELLOW = (255, 255, 0) WHITE = (255, 255, 255) BLACK = (0, 0, 0) PURPLE = (128, 0, 128) ORANGE = (255, 165, 0) GREY = (128, 128, 128) TURQUOISE = (64, 224, 208) FONT = pygame.font.SysFont('comicsans', 40) # 定义节点类 class Node: def __init__(self, row, col, width, total_rows): self.row = row self.col = col self.x = row * width self.y = col * width self.color = WHITE self.neighbors = [] self.width = width self.total_rows = total_rows def get_pos(self): return self.row, self.col def is_closed(self): return self.color == RED def is_open(self): return self.color == GREEN def is_barrier(self): return self.color == BLACK def is_start(self): return self.color == ORANGE def is_end(self): return self.color == TURQUOISE def reset(self): self.color = WHITE def make_start(self): self.color = ORANGE def make_closed(self): self.color = RED def make_open(self): self.color = GREEN def make_barrier(self): self.color = BLACK def make_end(self): self.color = TURQUOISE def make_path(self): self.color = PURPLE def draw(self, win): pygame.draw.rect(win, self.color, (self.x, self.y, self.width, self.width)) def update_neighbors(self, grid): self.neighbors = [] if self.row < self.total_rows - 1 and not grid[self.row + 1][self.col].is_barrier(): # 下面 self.neighbors.append(grid[self.row + 1][self.col]) if self.row > 0 and not grid[self.row - 1][self.col].is_barrier(): # 上面 self.neighbors.append(grid[self.row - 1][self.col]) if self.col < self.total_rows - 1 and not grid[self.row][self.col + 1].is_barrier(): # 右边 self.neighbors.append(grid[self.row][self.col + 1]) if self.col > 0 and not grid[self.row][self.col - 1].is_barrier(): # 左边 self.neighbors.append(grid[self.row][self.col - 1]) def __lt__(self, other): return False # 定义启发式函数 def h(p1, p2): x1, y1 = p1 x2, y2 = p2 return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) # 创建地图 def make_grid(rows, width): grid = [] gap = width // rows for i in range(rows): grid.append([]) for j in range(rows): node = Node(i, j, gap, rows) grid[i].append(node) return grid # 绘制地图 def draw_grid(win, rows, width): gap = width // rows for i in range(rows): pygame.draw.line(win, GREY, (0, i * gap), (width, i * gap)) for j in range(rows): pygame.draw.line(win, GREY, (j * gap, 0), (j * gap, width)) # 绘制地图上的节点 def draw(win, grid, rows, width): win.fill(WHITE) for row in grid: for node in row: node.draw(win) draw_grid(win, rows, width) pygame.display.update() # 获取点击位置的节点 def get_clicked_pos(pos, rows, width): gap = width // rows y, x = pos row = y // gap col = x // gap return row, col # 实现A*算法 def algorithm(draw, grid, start, end): count = 0 open_set = PriorityQueue() open_set.put((0, count, start)) came_from = {} g_score = {node: float("inf") for row in grid for node in row} g_score[start] = 0 f_score = {node: float("inf") for row in grid for node in row} f_score[start] = h(start.get_pos(), end.get_pos()) open_set_hash = {start} while not open_set.empty(): for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() current = open_set.get()[2] open_set_hash.remove(current) if current == end: reconstruct_path(came_from, end, draw) end.make_end() return True for neighbor in current.neighbors: temp_g_score = g_score[current] + 1 if temp_g_score < g_score[neighbor]: came_from[neighbor] = current g_score[neighbor] = temp_g_score f_score[neighbor] = temp_g_score + h(neighbor.get_pos(), end.get_pos()) if neighbor not in open_set_hash: count += 1 open_set.put((f_score[neighbor], count, neighbor)) open_set_hash.add(neighbor) neighbor.make_open() draw() if current != start: current.make_closed() return False # 回溯路径 def reconstruct_path(came_from, current, draw): while current in came_from: current = came_from[current] current.make_path() draw() # 主函数 def main(win, width): ROWS = 50 grid = make_grid(ROWS, width) start = None end = None run = True while run: draw(win, grid, ROWS, width) for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: run = False if pygame.mouse.get_pressed()[0]: # 左键点击 pos = pygame.mouse.get_pos() row, col = get_clicked_pos(pos, ROWS, width) node = grid[row][col] if not start and node != end: start = node start.make_start() elif not end and node != start: end = node end.make_end() elif node != start and node != end: node.make_barrier() elif pygame.mouse.get_pressed()[2]: # 右键点击 pos = pygame.mouse.get_pos() row, col = get_clicked_pos(pos, ROWS, width) node = grid[row][col] node.reset() if node == start: start = None elif node == end: end = None if event.type == pygame.KEYDOWN: if event.key == pygame.K_SPACE and start and end: for row in grid: for node in row: node.update_neighbors(grid) algorithm(lambda: draw(win, grid, ROWS, width), grid, start, end) if event.key == pygame.K_c: start = None end = None grid = make_grid(ROWS, width) pygame.quit() main(WIN, WIDTH) ``` 这个示例代码实现了一个可交互的地图界面,你可以通过鼠标点击在地图上标记起点、终点和路径障碍,然后按下空格键开始A*算法路径规划。算法执行过程中,窗口会动态显示开放列表、关闭列表和最短路径。
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