探索图搜索算法：GBFS与A*算法实践解析

资源摘要信息:"GBFS_AStar是一个在Python环境下编写的程序，用于在给定的加权图中查找从起始顶点到目标顶点的最短路径。该程序使用两种算法：GBFS（Greedy Best-First Search，贪心最佳优先搜索）和A*（A Star）算法。GBFS算法利用启发式函数来优先搜索路径，而A*算法则结合了最佳优先搜索和Dijkstra算法的特点，通过评估实际成本和启发式成本来找到最短路径。该程序的数据输入输出规范如下： 输入： - 第一行包含两个整数N和M，分别表示图形的顶点数和边数。 - 接下来的M行，每行包含三个整数i，j，k，表示一条从顶点i到顶点j，且权重为k的边。 - 随后的N行，每行包含一个整数x，表示顶点i的启发式值h(x)。 - 最后一行包含两个整数u和v，表示起始顶点和目标顶点。 输出： - 输出结果将被写入到名为“output.txt”的文件中，输出内容包括每种算法的路径成本，其中GBFS返回的是路径上的总启发式值，而A*返回的是路径总长度（不包含启发式值）。 GBFS_AStar程序的核心功能和知识点包括： 1. 图论基础：理解图的表示方法，包括顶点（节点）、边（连接顶点的线）以及边的权重（连接顶点的线的代价）。 2. 路径查找算法：研究和实现各种路径查找算法，如BFS（广度优先搜索）、Dijkstra、A*和GBFS等。 3. 启发式搜索：了解启发式搜索的基本原理，以及如何应用启发式函数在搜索过程中进行优化。 4. A*算法原理：熟悉A*算法中如何使用启发式函数来评估从当前顶点到目标顶点的估算成本，结合实际成本（边的权重）来指导搜索过程。 5. Python编程：具备Python语言基础，能够使用Python进行数据读取、处理、算法实现和文件写入操作。 6. 文件I/O操作：掌握Python中的文件读写技术，以便从“input.txt”文件中读取输入数据，并将计算结果输出到“output.txt”文件。 7. 算法效率分析：分析和比较不同算法在特定问题上的效率，理解它们的时间复杂度和空间复杂度。 通过实现和测试该程序，学生可以加深对图论、搜索算法和Python编程的理解。此外，该程序的编写和调试过程有助于提高解决问题和逻辑推理的能力。"