h = math.hypot(n1.x - n2.x, n1.y - n2.y) 怎么写成切比雪夫距离

切比雪夫距离是将两个向量对应位置的差的绝对值取最大值，因此可以将上述代码修改为：

h = max(abs(n1.x - n2.x), abs(n1.y - n2.y))

其中`max()`函数用于求取最大值，`abs()`函数用于求取绝对值。这样就可以将欧几里得距离改为切比雪夫距离了。

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h = math.hypot(n1.x - n2.x, n1.y - n2.y) 怎么写成余弦距离只有n1和n2

余弦距离和欧氏距离是不同的距离度量方式，无法通过简单的改写来实现。余弦距离的计算需要涉及到向量的点积和模长，而欧氏距离只需要涉及到向量的模长。如果你需要计算两个节点 n1 和 n2 的余弦距离，可以按照下面的方式进行：

1. 计算 n1 和 n2 的特征向量，可以使用节点的属性值来构造向量。

2. 对 n1 和 n2 的特征向量进行点积运算，得到两个向量的内积。

3. 分别计算 n1 和 n2 的特征向量的模长，并求出它们的乘积。

4. 将内积除以模长乘积，得到 n1 和 n2 的余弦距离。

下面是 Python 代码示例：

import math

def cosine_distance(n1, n2):
    v1 = [n1.x, n1.y]  # 构造 n1 的特征向量
    v2 = [n2.x, n2.y]  # 构造 n2 的特征向量
    dot_product = sum([a * b for a, b in zip(v1, v2)])  # 计算点积
    norm1 = math.sqrt(sum([a ** 2 for a in v1]))  # 计算 n1 的特征向量长度
    norm2 = math.sqrt(sum([a ** 2 for a in v2]))  # 计算 n2 的特征向量长度
    norm_product = norm1 * norm2  # 计算特征向量长度乘积
    cosine = dot_product / norm_product  # 计算余弦距离
    return cosine

这样，你就可以使用 `cosine_distance(n1, n2)` 函数来计算 n1 和 n2 的余弦距离了。

def calc_heuristic(n1, n2): # n1: ngoal，n2: open_set[o] h = math.hypot(n1.x - n2.x, n1.y - n2.y) return h

这段代码实现了A*算法中的启发式函数，用于估计从当前节点n2到目标节点ngoal的距离。具体来说，它计算了当前节点和目标节点之间的欧几里得距离（即直线距离），作为启发式估计值。这个估计值将被用于计算A*算法中的f(n)值，即从起始节点到当前节点n2的代价估计值加上从当前节点n2到目标节点ngoal的估计代价值h(n2, ngoal)。整个A*算法的目标是找到一条代价最小的路径从起始节点到目标节点。