估價函式的優劣決定乙個a*演算法的好壞
360百科上是這樣說的：
關於估價函式h(n)與實際距離d(n)的大小關係導致的搜尋範圍的不同，一些同學表示不理解
這裡給出乙個不是很嚴謹的證明：
首先，d(n)+g(n)即為當前路徑到目標狀態的總距離，
而我們在估價後，認為這條路徑的總距離為h(n)+g(n)
以第一種情況（h(n)八數碼
在八數碼中的估價中，我們發現一次操作最多使兩個元素接近於目標狀態，
所以把每個數字距離目標的狀態的曼哈頓距離之和除以二，這樣是乙個最理想的距離，
也就是說，h(n)而每次取出隊首元素，向下擴充套件，我們可以想到，
隨著深度的增大，該路徑的g(n)+h(n)會越來越大，一直趨向g(n)+d(n)
所以當這個值比其他路徑的估價大時，就不會再繼續搜這條路徑了
可以理解為，深度越大，一條路徑的優勢越小，從而搜到的範圍比較大
為什麼一定能搜出最優解：
最優解的g(n)+d(n)《非最優解的g(n)+d(n)，而h(n)因此，不會存在一種情況，使最優解的g(n)+h(n)>非最優解的g(n)+d(n)
而隨著深度的增大，每個路徑g(n)+h(n)都是會趨向g(n)+d(n)的
在乙個非最優解的路徑中，隨著深度增大，
在搜到目標之前，一定會在某一層出現都比最優解估價大的情況
而最終先搜到目標的，就是最優解。
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