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A*算法源码(这是简单版本,更优版本已经上传)

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共18个文件
h:6个
cpp:4个
rc:1个
5星 · 超过95%的资源 需积分: 0 528 下载量 164 浏览量 更新于2013-08-11 11 收藏 142KB ZIP 举报
A*算法,也被称为A星搜索算法,是一种在图形中寻找从起点到目标点最短路径的优化寻路算法。这个算法结合了Dijkstra算法的全局最优性和BFS(宽度优先搜索)的效率,通过引入启发式函数来指导搜索,从而在有限的计算时间内找到最优解。 A*算法的核心思想是利用一个评估函数来指导搜索方向,该函数由两部分组成:g(n)是从起点到当前节点的实际代价,h(n)是从当前节点到目标节点的估计代价。两者的总和f(n) = g(n) + h(n)就是用于排序开放列表的标准,这样可以优先考虑更有可能到达目标的节点。 在C++中实现A*算法,通常会涉及到以下几个关键步骤: 1. **数据结构**:我们需要定义两个主要的数据结构,一个是节点(Node),包含了节点的位置、父节点、代价和评估函数值;另一个是优先队列(通常用最小堆实现),用于存储待探索的节点,根据f(n)值进行排序。 2. **初始化**:设置起点和目标节点,初始化开放列表和关闭列表。开放列表存放待探索节点,关闭列表存放已探索过的节点。 3. **循环搜索**:在每次循环中,从开放列表中取出f(n)值最小的节点,将其加入关闭列表。然后,对这个节点的所有邻居进行以下操作: - 计算通过当前节点到达邻居的代价g(n)。 - 预估从邻居到目标的代价h(n)。这通常使用曼哈顿距离或欧几里得距离等启发式函数。 - 计算邻居的总评估函数f(n)。 - 如果邻居已经在开放列表或关闭列表中,且新的f(n)值更低,则更新其信息。 - 如果邻居尚未被探索,将其添加到开放列表中,并记录当前节点为其父节点。 4. **结束条件**:当开放列表为空或找到目标节点时,搜索结束。如果找到目标节点,可以通过回溯父节点信息构建出最短路径。 在MFC(Microsoft Foundation Classes)环境中实现A*算法,主要是将上述逻辑与MFC的消息处理机制相结合。MFC是一个面向对象的类库,用于开发Windows应用程序。你可以创建一个MFC应用,用图形界面展示寻路过程,如使用C++的控件绘制地图,节点和路径。通过响应用户交互(例如点击起点和目标点)来启动A*算法,并在每一步更新图形界面,显示当前搜索状态。 需要注意的是,本例中的实现可能仅包含最基础的A*算法,没有处理一些复杂情况,比如动态障碍物或不可通行的节点。此外,MFC消息处理可能不完善,意味着它可能不支持实时更新或者用户交互。对于实际应用,你需要进一步完善这些方面,确保算法在各种情况下都能正确运行并提供良好的用户体验。
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