有下列伪码程序: START INPUT (M,N) IF M>=10 THEN X=10 ELSE X=l ENDIF IF N>=20 THEN Y=20 ELSE Y=2 ENDIF PRINT(X,Y) STOP 流图

时间: 2023-10-18 08:04:51 浏览: 190

A*算法伪代码(包含输入输出)

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A*（A-star）算法是一种在图形搜索中用于找到从起始节点到目标节点最优路径的启发式搜索算法。它的核心思想是结合了实际代价（从起点到当前节点的代价，g(n)）和预计未来代价（从当前节点到目标节点的预估代价，h(n, ngoal)），以实现更高效的路径规划。以下是对A*算法伪代码的详细解释： 1. **评价函数（Evaluation）** - 这个函数计算节点n的总代价，f(n)，它是实际代价g(n)和预计代价h(n, ngoal)的和。g(n)表示从起始节点nstart到当前节点n的实际路径代价，h(n, ngoal)是启发式估计从节点n到达目标节点ngoal的代价。通常，h(n, ngoal)是通过某种距离度量函数预先计算的，如曼哈顿距离或欧几里得距离。 2. **更新状态函数（updateState）** - 这个函数负责处理节点之间的转移，以优化路径。它首先计算两个节点n和n'之间的代价c(n, n')，这通常是它们之间的实际距离。 - 如果节点n'是一个障碍物或者已经在CLOSED集合中，那么忽略这个节点n'，因为这意味着不能通过n'。 - 如果节点n'已经在OPEN集合中，函数会检查是否可以通过更新路径来降低n'的总代价。如果新的路径代价更低，那么更新n'的父节点为n，同时更新g(n')值。 - 如果节点n'不在OPEN集合中，函数将其添加到OPEN集合，同时设置其父节点为n，并根据新的代价进行评估。 3. **主函数（Main）** - 主函数初始化起始节点nstart的代价g(nstart)为0，然后创建空的OPEN和CLOSED集合，分别用于存储待评估的节点和已评估的节点。 - 将nstart添加到OPEN集合，并进行循环，直到OPEN集合为空。在每次循环中，选择OPEN集合中评估代价最小的节点n，将它移动到CLOSED集合。 - 如果选定的节点n等于目标节点ngoal，表示找到了路径，返回"Find the path"。 - 如果n不是目标节点，算法会考虑n的所有邻居节点n'。对于每一个邻居，调用updateState函数进行状态更新。 - 循环结束后，如果没有找到路径，返回"Path planning failed"。 A*算法的优势在于它能有效地探索搜索空间，通过使用启发式信息来指导搜索，使得在大多数情况下能够找到最优解。但是，启发式的准确性和效率对算法性能有很大影响，不恰当的启发式可能会导致次优解或增加计算复杂度。在实际应用中，需要根据问题的具体情况选择合适的启发式函数。

```flow st=>start: START input=>inputoutput: INPUT (M,N) cond1=>condition: M>=10? op1=>operation: X=10 op2=>operation: X=1 cond2=>condition: N>=20? op3=>operation: Y=20 op4=>operation: Y=2 print=>inputoutput: PRINT(X,Y) stop=>end: STOP st->input->cond1 cond1(yes)->op1->print cond1(no)->op2->print print->stop cond1(yes)->cond2 cond2(yes)->op3->print cond2(no)->op4->print ```

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有下列伪码程序: START INPUT (M,N) IF M>=10 THEN X=10 ELSE X=l ENDIF IF N>=20 THEN Y=20 ELSE Y=2 ENDIF PRINT(X,Y) STOP 流图

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