用python写个a星寻路

时间: 2023-07-27 09:10:20 浏览: 64
好的,下面是一个简单的 Python 实现 A* 寻路算法的示例代码: ``` import heapq # 定义节点类 class Node: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y self.g = 0 self.h = 0 self.f = 0 self.parent = None def __lt__(self, other): return self.f < other.f def __eq__(self, other): return self.x == other.x and self.y == other.y # 定义 A* 寻路算法函数 def astar(start, end, grid): # 初始化起点和终点的节点 start_node = Node(start[0], start[1]) end_node = Node(end[0], end[1]) # 初始化开放列表和关闭列表 open_list = [] closed_list = [] # 将起点加入开放列表 heapq.heappush(open_list, start_node) # 开始寻路 while len(open_list) > 0: # 获取当前节点 current_node = heapq.heappop(open_list) # 如果当前节点是终点,则返回路径 if current_node == end_node: path = [] while current_node is not None: path.append((current_node.x, current_node.y)) current_node = current_node.parent return path[::-1] # 将当前节点加入关闭列表 closed_list.append(current_node) # 获取当前节点相邻的节点 for neighbor in get_neighbors(current_node, grid): # 如果相邻节点已经在关闭列表中,则跳过 if neighbor in closed_list: continue # 计算相邻节点的 g 值 new_g = current_node.g + 1 # 如果相邻节点不在开放列表中,则加入 if neighbor not in open_list: neighbor.g = new_g neighbor.h = get_distance(neighbor, end_node) neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h neighbor.parent = current_node heapq.heappush(open_list, neighbor) # 如果相邻节点已经在开放列表中,并且新路径更短,则更新 g 值和父节点 elif new_g < neighbor.g: neighbor.g = new_g neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h neighbor.parent = current_node # 如果开放列表为空,且没有找到终点,则返回空路径 return [] # 获取当前节点相邻的节点 def get_neighbors(node, grid): neighbors = [] for dx, dy in [(0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)]: x = node.x + dx y = node.y + dy if x >= 0 and x < len(grid) and y >= 0 and y < len(grid[0]) and grid[x][y] == 0: neighbors.append(Node(x, y)) return neighbors # 计算两个节点之间的曼哈顿距离 def get_distance(node1, node2): return abs(node1.x - node2.x) + abs(node1.y - node2.y) # 测试代码 grid = [ [0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0] ] start = (0, 0) end = (4, 4) path = astar(start, end, grid) print(path) ``` 在上面的代码中,我们首先定义了一个 `Node` 类来表示节点,其中包含了节点的坐标、节点的 `g` 值、节点的 `h` 值、节点的 `f` 值和节点的父节点。 然后我们定义了一个 `astar` 函数来实现 A* 寻路算法。该函数接受起点、终点和二维网格数组作为输入,返回一条从起点到终点的路径。 在 `astar` 函数中,我们首先初始化起点和终点的节点,并将起点加入开放列表。然后开始进行寻路,直到开放列表为空或者找到终点为止。在每次循环中,我们从开放列表中取出 f 值最小的节点作为当前节点,将其加入关闭列表,并获取其相邻的节点。对于每个相邻节点,如果其已经在关闭列表中,则跳过;否则,我们计算其新的 `g` 值,并根据需要更新其 `f` 值、父节点,并将其加入开放列表。如果相邻节点已经在开放列表中,并且新路径更短,则更新其 `g` 值和父节点。最后,如果找到终点,则返回路径;否则,返回空路径。 在 `get_neighbors` 函数中,我们根据当前节点的坐标和二维网格数组获取当前节点相邻的节点。在 `get_distance` 函数中,我们计算两个节点之间的曼哈顿距离。 最后,我们对代码进行了简单的测试,使用一个 5x5 的网格数组来测试 A* 寻路算法是否正确。

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