用java实现一个重用搜索结果的ARAstar算法

ARA*算法是A*算法的一个变体，它可以通过调整启发式函数的权重来控制搜索的速度和准确性。重用搜索结果是一种优化技巧，可以在重复搜索相同的状态时节省计算资源。下面是用Java实现重用搜索结果的ARA*算法的代码示例：

import java.util.*;

public class ARAStar {

    // 路径节点类
    private class Node implements Comparable<Node> {
        int x, y;           // 节点坐标
        double g, h, f;     // 路径长度、启发函数值、路径估价函数值
        Node parent;        // 父节点

        public Node(int x, int y, double g, double h, Node parent) {
            this.x = x;
            this.y = y;
            this.g = g;
            this.h = h;
            this.f = g + h;
            this.parent = parent;
        }

        public int compareTo(Node other) {
            return Double.compare(this.f, other.f);
        }
    }

    private int[][] map;        // 地图
    private int startX, startY; // 起点坐标
    private int targetX, targetY; // 终点坐标
    private double weight;      // 启发函数权重
    private PriorityQueue<Node> openList; // 优先队列
    private Map<String, Node> closedList; // 关闭列表

    public ARAStar(int[][] map, int startX, int startY, int targetX, int targetY, double weight) {
        this.map = map;
        this.startX = startX;
        this.startY = startY;
        this.targetX = targetX;
        this.targetY = targetY;
        this.weight = weight;
        this.openList = new PriorityQueue<>();
        this.closedList = new HashMap<>();
    }

    // 启发函数
    private double heuristic(int x, int y) {
        return Math.sqrt(Math.pow(x - targetX, 2) + Math.pow(y - targetY, 2));
    }

    // A*算法
    private Node astar(double threshold) {
        Node startNode = new Node(startX, startY, 0, heuristic(startX, startY), null);
        openList.add(startNode);

        while (!openList.isEmpty()) {
            Node currentNode = openList.poll();
            if (currentNode.x == targetX && currentNode.y == targetY) {
                return currentNode;
            }

            String key = currentNode.x + "," + currentNode.y;
            if (closedList.containsKey(key)) {
                Node savedNode = closedList.get(key);
                if (currentNode.g < savedNode.g) {
                    closedList.remove(key);
                } else {
                    continue;
                }
            }

            closedList.put(key, currentNode);

            for (int dx = -1; dx <= 1; dx++) {
                for (int dy = -1; dy <= 1; dy++) {
                    if (dx == 0 && dy == 0) continue;
                    int nextX = currentNode.x + dx;
                    int nextY = currentNode.y + dy;
                    if (nextX < 0 || nextX >= map.length || nextY < 0 || nextY >= map[0].length) continue;
                    if (map[nextX][nextY] == 1) continue;

                    double g = currentNode.g + Math.sqrt(dx * dx + dy * dy);
                    double h = heuristic(nextX, nextY) * weight;
                    double f = g + h;
                    Node nextNode = new Node(nextX, nextY, g, h, currentNode);

                    if (f <= threshold) {
                        openList.add(nextNode);
                    }
                }
            }
        }

        return null;
    }

    // ARA*算法
    public List<Node> search() {
        double threshold = heuristic(startX, startY) * weight;
        Node goalNode = astar(threshold);
        while (goalNode == null) {
            threshold *= 2;
            goalNode = astar(threshold);
        }

        List<Node> path = new ArrayList<>();
        while (goalNode != null) {
            path.add(goalNode);
            goalNode = goalNode.parent;
        }
        Collections.reverse(path);

        return path;
    }
}

在这个实现中，我们定义了一个`Node`类来表示路径节点，它包含了节点的坐标、路径长度、启发函数值、路径估价函数值和父节点。我们还定义了`heuristic`方法来计算启发函数值，`astar`方法来执行一次A*搜索，`search`方法来执行ARA*算法并返回最佳路径。在ARA*算法中，我们先执行一次A*搜索，然后通过不断增加阈值来重复执行A*搜索直到找到最佳路径。在每次A*搜索中，我们使用优先队列来维护待扩展的节点，使用HashMap来维护已扩展的节点，并且在需要重新扩展节点时进行重用。

要使用ARA*算法来搜索路径，我们可以创建一个`ARAStar`对象，并调用`search`方法来获取最佳路径。下面是一个使用示例：

int[][] map = {
    {0, 0, 0, 0, 0},
    {0, 1, 1, 1, 0},
    {0, 0, 0, 0, 0},
    {0, 1, 0, 1, 0},
    {0, 0, 0, 0, 0},
};
int startX = 0, startY = 0, targetX = 4, targetY = 4;
double weight = 1.0;

ARAStar astar = new ARAStar(map, startX, startY, targetX, targetY, weight);
List<ARAStar.Node> path = astar.search();

for (ARAStar.Node node : path) {
    System.out.println(node.x + "," + node.y);
}

在这个示例中，我们创建了一个5x5的地图，其中0表示可通过的区域，1表示障碍物。我们从起点(0,0)开始，朝着终点(4,4)搜索路径。我们设置启发函数权重为1.0，表示完全依赖启发函数。最后，我们打印出找到的路径节点的坐标。