时间:2014-12-16 来源:

A*算法的原理和实现

一:A*的介绍

欧氏距离:

主要有以下几种启发函数

代码:

切比雪夫距离:

二:A*算法的过程

在棋盘上网页外包接活,骑士走“日”的形态,网页外包接活求从棋盘一点到另外一点的最短步数?

搜索过程中设置两个表:OPEN和CLOSED.OPEN表保存了所有已生成而未考察的节点,网页切图价格取得搜有子节点,div+css报价取得搜有子节点,psd转htmlE5,D6];CLOSED=[B4,A5] 4)估算C4;取得搜有子节点,web前端制作并放入OPEN表中;  OPEN=[H3,E5,D6];CLOSED=[C4,A5] 5)估算H3,取得搜有子节点,jpg或psd转html并放入OPEN表中;  OPEN=[O2,G4,F5,C4,A5] 6)估算O2,取得搜有子节点,网页外包接活并放入OPEN表中;  OPEN=[P3,E5,D6];CLOSED=[O2,C4,A5] 7)估算P3,已得到解;

A*算法是一种启发式搜索算法,网页外包接活就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估web前端制作,得到最好的位置,web前端制作再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径承接网页制作,提到了效率.在启发式搜索中,div前端切图对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果.

#include<stdio.h> #include<queue> #include<string.h> #include<math.h> using namespace std; int a[8][2]={{-2,{-2,{-1,{-1,{1,{1,{2,{2,vist[9][9]; struct node { int x,step; int f,h; bool operator < (const node &anOther) const { return f > anOther.f; } }; node s,node end) { int i; node cur,m; while( scanf("%c%d %c%d",&s.y,&e.y) !=EOF) { getchar(); memset(vist,sizeof(vist)); move = 0; s.x = t - 'a' + 1; e.x = m - 'a' + 1; s.step = 0; s.g = 0; s.f = s.g + find_h(s); vist[s.x][s.y]=1; move = AStar(s,t,m,move); } return 0; }

定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离web前端制作,也就是在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和.例如在平面上,web前端制作坐标(x1, y2)的点P2的曼哈顿距离为:|x1 - x2| + |y1 - y2|.

其中web切图报价,OPEN表可以用优先队列实现

对于h(n) 的选择,网站div+css越接近h*(n)则速度越快.

该算法可以用公式f(n)=g(n)+h(n)表示符合w3c标准,其中 f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数,符合w3c标准g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价网页外包接活,h(n) 是从n到目标节点最佳路径的估计代价.h*(n)是从n到目标节点最佳路径的实际代价,网页外包接活那么整个个启发式搜索过程必须保证h(n)<=h*(n),节点后的是估值

是一个通常采用的距离定义承接网页制作,它是在m维空间中两个点之间的真实距离.在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离.例如在平面上,兼职手机网页制作坐标(x1, y2)的点P2的欧氏距离为: sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2 ).

POJ2243

曼哈顿距离:

是两个向量之间各分量差值的最大值.例如在平面上符合w3c标准, y1)的点P1与坐标(x2, |y1 - y2|).

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