import Astar import heapq start_cor = (19, 0) waypoints = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] end_cor = (1, 20) # Define a function to calculate the distance between two coordinates def distance(_from, _to): x1, y1 = _from x2, y2 = _to distancepath = Astar.find_path(x1, y1, x2, y2) return distancepath # Compute the distances between all pairs of waypoints n = len(waypoints) adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): dist = distance(waypoints[i], waypoints[j]) adj_matrix[i][j] = dist adj_matrix[j][i] = dist # Set the start and end points start = 0 end = n - 1 # Initialize the distances and visited set distances = [[float('inf')] * (n+1) for _ in range(n)] visited = set() # Initialize the heap with the start point and 0 distance and 0 waypoints visited heap = [(0, 0, start)]

时间: 2024-03-30 17:37:25 浏览: 65
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xhe.zip_AStar_childzgw_search algorithm_生物技术

这段代码使用A*算法和堆(heap)数据结构实现了从起点到终点经过所有指定航点的最短路径。首先,定义了起点、终点和指定航点的坐标。然后,定义了一个计算两个坐标之间距离的函数distance,内部使用了A*算法计算两个坐标之间的最短路径长度。接着,使用上述计算函数计算了所有航点之间的距离,并存储在邻接矩阵adj_matrix中。接下来,定义了起点、终点到所有航点的距离distances和已经访问过的航点集合visited,并初始化堆heap,将起点和0距离以及0已访问航点数加入堆中。最后,可以使用堆来实现Dijkstra算法,找到从起点到终点经过所有指定航点的最短路径。
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import Astar import heapq start_cor = (19, 0) treasures = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] end_cor = (1, 20) # 定义一个函数计算两个坐标之间的距离 def distance(_from, _to): # 返回从起点到终点的最短路径 x1, y1 = _from x2, y2 = _to distancepath = Astar.find_path(x1, y1, x2, y2) return distancepath n = len(treasures) adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): dist = distance(treasures[i], treasures[j]) adj_matrix[i][j] = dist adj_matrix[j][i] = dist # 使用Dijkstra算法求解最短路径 start = 0 end = n - 1 distances = [float('inf')] * n distances[start] = 0 visited = set() heap = [(0, start)] while heap: (dist, current) = heapq.heappop(heap) if current == end: break if current in visited: continue visited.add(current) for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0 and neighbor not in visited: new_distance = dist + weight if new_distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = new_distance heapq.heappush(heap, (new_distance, neighbor)) # 输出结果 path = [end] current = end while current != start: for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0 and distances[current] == distances[neighbor] + weight: path.append(neighbor) current = neighbor break print(path) path.reverse() print(f"从第{start+1}个坐标开始经过其他几个坐标最后到达第{end+1}个坐标的最短路线为:{path}") print(f"总距离为:{distances[end]}"

import heapq import copy # 定义状态类 class State: def __init__(self, board, moves=0, parent=None, last_move=None): self.board = board self.moves = moves self.parent = parent self.last_move = last_move def __lt__(self, other): return self.moves < other.moves def __eq__(self, other): return self.board == other.board # 定义转移函数 def move(state, direction): new_board = copy.deepcopy(state.board) for i in range(len(new_board)): if 0 in new_board[i]: j = new_board[i].index(0) break if direction == "up": if i == 0: return None else: new_board[i][j], new_board[i-1][j] = new_board[i-1][j], new_board[i][j] elif direction == "down": if i == len(new_board)-1: return None else: new_board[i][j], new_board[i+1][j] = new_board[i+1][j], new_board[i][j] elif direction == "left": if j == 0: return None else: new_board[i][j], new_board[i][j-1] = new_board[i][j-1], new_board[i][j] elif direction == "right": if j == len(new_board)-1: return None else: new_board[i][j], new_board[i][j+1] = new_board[i][j+1], new_board[i][j] return State(new_board, state.moves+1, state, direction) # 定义A*算法 def astar(start, goal): heap = [] closed = set() heapq.heappush(heap, start) while heap: state = heapq.heappop(heap) if state.board == goal: path = [] while state.parent: path.append(state) state = state.parent path.append(state) return path[::-1] closed.add(state) for direction in ["up", "down", "left", "right"]: child = move(state, direction) if child is None: continue if child in closed: continue if child not in heap: heapq.heappush(heap, child) else: for i, (p, c) in enumerate(heap): if c == child and p.moves > child.moves: heap[i] = (child, child) heapq.heapify(heap) # 测试 start_board = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 0]] goal_board = [[2, 3, 6], [1, 5, 8], [4, 7, 0]] start_state = State(start_board) goal_state = State(goal_board) path = astar(start_state, goal_board) for state in path: print(state.board)

import Astar import heapq start = (19, 0) treasures = [(5, 15), (5, 1), (9, 3), (11, 17), (7, 19), (15, 19), (13, 1), (15, 5)] end = (1, 20) # 定义一个函数计算两个坐标之间的距离 def distance(_from, _to): # 返回从起点到终点的最短路径 x1, y1 = _from x2, y2 = _to distancepath = Astar.find_path(x1, y1, x2, y2) return distancepath n = len(treasures) adj_matrix = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): dist = distance(treasures[i], treasures[j]) adj_matrix[i][j] = dist adj_matrix[j][i] = dist # 使用Dijkstra算法求解最短路径 start = 0 end = n - 1 distances = [float('inf')] * n distances[start] = 0 visited = set() heap = [(0, start)] while heap: (dist, current) = heapq.heappop(heap) if current == end: break if current in visited: continue visited.add(current) for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0 and neighbor not in visited: new_distance = dist + weight if new_distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = new_distance heapq.heappush(heap, (new_distance, neighbor)) # 输出结果 path = [end] current = end while current != start: for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0 and distances[current] == distances[neighbor] + weight: path.append(neighbor) current = neighbor break print(path) path.reverse() print(f"从第{start+1}个坐标开始经过其他几个坐标最后到达第{end+1}个坐标的最短路线为:{path}") print(f"总距离为:{distances[end]}")

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