a*演算法是一種靜態路網中求解最短路徑最有效的直接搜尋方法。廣泛應用於室內機械人的路徑搜尋、遊戲動畫路徑搜尋等；
a*演算法結合了貪心演算法（深度優先）和dijkstra演算法（廣度優先），是一種啟發式的搜尋演算法；
路徑優劣評價公式為：\(f\left(n\right)=g\left(n\right)+h\left(n\right)\)，\(g\left(n\right)\)是在狀態空間中從初始狀態到狀態\(n\)的實際代價，\(h\left(n\right)\)是從狀態\(n\)到目標狀態的最佳路徑的估計代價。
a*演算法使用了兩個狀態表，分別稱為openlist和closelist，openlist儲存待考察的節點，closelist儲存已考察過的節點。
將地圖柵格化，把每乙個正方形格仔的**稱為節點；
確定柵格屬性，即每乙個格仔有兩種狀態：可走和不可走；
定義兩個列表集合：openlist和closelist，openlist可以儲存節點的g值；
確定起始節點和目標節點。
初始時，定義起始節點為父節點，移入closelist中；
逐個檢查與父節點i相鄰的周圍的節點\(j\)，忽略不可走節點和已經存在於closelist中的節點：
計算openlist中所有節點的\(f\)值：\(f\left(n\right)=g\left(n\right)+h\left(n\right)\)，從openlist中取出\(f\)值最小的節點，放到closelist中，並把它作為新的父節點\(i\)；
重複步驟2和步驟3，不斷重複，直到搜尋到目標節點，完成路徑搜尋。搜尋出路徑的結果可以直接遍歷父節點得到。
待更新，後續會補到github上
全域性路徑規劃之 Dijkstra演算法
通過dijkstra計算圖g中的最短路徑時，需要指定起點s 即從頂點s開始計算 此外，引進兩個集合s和u。s的作用是記錄已求出最短路徑的頂點 以及相應的最短路徑長度 而u則是記錄還未求出最短路徑的頂點 以及該頂點到起點s的距離 初始時，s中只有起點s u中是除s之外的頂點，並且u中頂點的路徑是 起點...
全域性路徑規劃 01 Dijkstra演算法
應用場景 城市路網的路徑規劃 演算法流程 初始時，s集只包含起點s，u集包含除s外的其他節點，u集中的節點v與起點s相鄰，則該節點儲存值為距起點s的距離，若與起點s不相鄰，則距離為無限大 從u集中選出距離起點最短的節點k，並將節點k加入到s集中，同時從u集中移除節點k 更新u集中各個節點到起點s的距...
路徑規劃演算法 A 演算法
a a star 演算法是一種靜態路網中求解最短路徑最有效的直接搜尋方法，也是解決許多搜尋問題的有效演算法。演算法中的距離估算值與實際值越接近，最終搜尋速度越快 astar演算法是從起點開始一步步的往終點探索。他有兩個鍊錶open鍊錶和close鍊錶。每探索 本文稱之為 擴充套件 乙個點n時，就獲取...