int a; int *abs = &a; ------------------------------- int *abs = new int(); delete abs:有什么区别

在这段代码中，首先声明了一个整型变量 `a`，然后通过取地址运算符 `&` 创建了一个指向 `a` 的指针 `abs`。这意味着 `abs` 存储了变量 `a` 的内存地址。

然而，在 `int *abs = new int();` 这一行，新的操作符 `new` 动态地分配了一个新的整数存储空间，并将返回的地址赋给了 `abs`。此时，`abs` 指向的是堆内存中一个新的整数，而不是栈上已存在的 `a` 变量。

至于 `delete abs;`，这行代码的作用是释放 `abs` 所指向的内存。由于之前使用了 `new` 分配内存，所以在使用完后需要使用 `delete` 来避免内存泄漏。如果 `abs` 指向的是 `a`（即栈内存），那么这个操作是错误的，因为不需要对栈上的内容进行删除；如果它是指向动态分配的内存，则应当如此做以确保内存的正确管理。

总结一下差异：
1. `abs = &a`：使用栈内存，不涉及内存分配和释放。
2. `abs = new int();`：分配堆内存，需要手动释放。
3. `delete abs;`：仅适用于动态分配的内存，对栈内存无效。

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A*（A-star）算法 C++ 代码

A*（A-star）算法是一种启发式搜索算法，常用于解决寻路问题，特别是在游戏开发、机器人导航等场景中非常实用。它的核心思想是利用对目标节点的估计距离和实际路径长度来指导搜索过程，从而尽可能找到最短路径。

下面是C++实现A*算法的一个简单示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>

// 定义图中的节点结构
struct Node {
    int x, y;
    int cost; // 到起点的成本
    int heuristic; // 从当前节点到目标点的启发式估算值
    bool visited; // 是否访问过

    Node(int _x, int _y) : x(_x), y(_y), cost(0), heuristic(heuristic_cost(x, y)), visited(false) {}
};

int heuristic_cost(int x, int y) { // 用曼哈顿距离作为启发式函数
    return abs(x - target_x) + abs(y - target_y);
}

bool operator<(const Node& a, const Node& b) {
    return a.cost + a.heuristic > b.cost + b.heuristic;
}

void a_star_search(Node** grid, int width, int height, int startX, int startY, int endX, int endY) {
    std::priority_queue<Node, std::vector<Node>, std::greater<Node>> open_list;
    open_list.push({startX, startY, 0, heuristic_cost(startX, startY)});
    
    Node* start = new Node(startX, startY);
    while (!open_list.empty()) {
        Node current = open_list.top();
        open_list.pop();

        if (current.x == endX && current.y == endY) {
            print_path(current);
            break;
        }

        current.visited = true;

        for (int dx = -1; dx <= 1; dx++) {
            for (int dy = -1; dy <= 1; dy++) {
                int newX = current.x + dx;
                int newY = current.y + dy;

                if (newX >= 0 && newX < width && newY >= 0 && newY < height && !grid[newX][newY].visited) {
                    int newCost = current.cost + 1; // 每次移动花费1步

                    if (grid[newX][newY].cost > newCost) {
                        grid[newX][newY].cost = newCost;
                        grid[newX][newY].parent = &current;
                        grid[newX][newY].heuristic = heuristic_cost(newX, newY);

                        open_list.push(grid[newX][newY]);
                    }
                }
            }
        }
    }
}

// 打印路径
void print_path(Node* node) {
    std::cout << "Path found from (" << node->x << ", " << node->y << ") to (" << endX << ", " << endY << ")\n";
    Node* parent = node->parent;
    while (parent != nullptr) {
        std::cout << "(" << parent->x << ", " << parent->y << ") ";
        parent = parent->parent;
    }
    std::cout << "\n";
}

int main() {
    // 初始化网格和其他参数
    // ...

    a_star_search(grid, width, height, startX, startY, endX, endY);
    return 0;
}

在这个示例中，`a_star_search`函数接受一个二维网格表示地图，以及起点和终点坐标。它使用优先队列存储待处理的节点，并按照F值（总成本+启发式成本）进行排序。当找到目标节点时，会调用`print_path`打印路径。

a-star java实现

以下是A*算法的Java实现：

首先，需要定义一个节点类Node，包含节点坐标、父节点、起始点到该节点的距离g、该节点到终点的估价距离h和f值（f = g + h）。

public class Node {
    public int x; // 节点x坐标
    public int y; // 节点y坐标
    public Node parent; // 父节点
    public int g; // 起始点到该节点的距离
    public int h; // 该节点到终点的估价距离
    public int f; // f = g + h

    public Node(int x, int y) {
        this.x = x;
        this.y = y;
    }
}

接下来，定义一个AStar类，包含起点、终点、障碍物、地图大小等信息，以及A*算法的实现。

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class AStar {
    private int[][] map; // 地图，0表示可以通过，1表示障碍物
    private int width; // 地图宽度
    private int height; // 地图高度
    private Node start; // 起点
    private Node end; // 终点

    public AStar(int[][] map, Node start, Node end) {
        this.map = map;
        this.width = map.length;
        this.height = map[0].length;
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    // 获取从起点到终点的最短路径
    public List<Node> findPath() {
        List<Node> openList = new ArrayList<>(); // 开启列表，存放待扩展的节点
        List<Node> closeList = new ArrayList<>(); // 关闭列表，存放已扩展的节点
        openList.add(start); // 将起点加入开启列表
        while (!openList.isEmpty()) {
            Node current = findLowestFNode(openList); // 选择f值最小的节点进行扩展
            openList.remove(current);
            closeList.add(current);
            if (current.x == end.x && current.y == end.y) { // 当前节点为终点，路径已找到
                return buildPath(current);
            }
            for (Node neighbor : getNeighbors(current)) { // 扩展当前节点的邻居节点
                if (closeList.contains(neighbor)) { // 如果邻居节点已经在关闭列表中，跳过
                    continue;
                }
                int g = current.g + 1; // 计算起始点到邻居节点的距离
                if (!openList.contains(neighbor)) { // 如果邻居节点不在开启列表中，加入开启列表
                    neighbor.g = g;
                    neighbor.h = estimateDistance(neighbor, end);
                    neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h;
                    neighbor.parent = current;
                    openList.add(neighbor);
                } else if (g < neighbor.g) { // 如果邻居节点已经在开启列表中，更新g值和父节点
                    neighbor.g = g;
                    neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h;
                    neighbor.parent = current;
                }
            }
        }
        return null; // 开启列表为空，无法到达终点，返回null
    }

    // 获取当前节点的邻居节点
    private List<Node> getNeighbors(Node node) {
        List<Node> neighbors = new ArrayList<>();
        if (node.x > 0 && map[node.x - 1][node.y] == 0) { // 左
            neighbors.add(new Node(node.x - 1, node.y));
        }
        if (node.y > 0 && map[node.x][node.y - 1] == 0) { // 上
            neighbors.add(new Node(node.x, node.y - 1));
        }
        if (node.x < width - 1 && map[node.x + 1][node.y] == 0) { // 右
            neighbors.add(new Node(node.x + 1, node.y));
        }
        if (node.y < height - 1 && map[node.x][node.y + 1] == 0) { // 下
            neighbors.add(new Node(node.x, node.y + 1));
        }
        return neighbors;
    }

    // 估算从当前节点到终点的距离
    private int estimateDistance(Node from, Node to) {
        return Math.abs(from.x - to.x) + Math.abs(from.y - to.y);
    }

    // 从开启列表中找到f值最小的节点
    private Node findLowestFNode(List<Node> openList) {
        Node lowestFNode = openList.get(0);
        for (Node node : openList) {
            if (node.f < lowestFNode.f) {
                lowestFNode = node;
            }
        }
        return lowestFNode;
    }

    // 构建从起点到终点的路径
    private List<Node> buildPath(Node end) {
        List<Node> path = new ArrayList<>();
        Node current = end;
        while (current != null) {
            path.add(current);
            current = current.parent;
        }
        Collections.reverse(path);
        return path;
    }
}

最后，可以使用以下代码测试A*算法的实现。

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int[][] map = {
                {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
                {0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0},
                {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
                {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
                {0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0},
                {0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0},
                {0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0},
                {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
        };
        Node start = new Node(1, 1);
        Node end = new Node(6, 6);
        AStar aStar = new AStar(map, start, end);
        List<Node> path = aStar.findPath();
        if (path != null) {
            for (Node node : path) {
                System.out.println("(" + node.x + ", " + node.y + ")");
            }
        } else {
            System.out.println("No path found.");
        }
    }
}