於圖搜尋的方法主要包括dijstra方法，a演算法，jps演算法，a演算法是dijstra演算法的拓展，jps演算法是a*演算法的拓展。
下面為a*演算法的流程圖：
從起點a開始, 把它作為待處理的方格存入乙個"開啟列表", 開啟列表就是乙個等待檢查方格的列表。
尋找起點a周圍可以到達的方格, 將它們放入"開啟列表", 並設定它們的"父方格"為a。
從"開啟列表"中刪除起點 a, 並將起點 a 加入"關閉列表", "關閉列表"中存放的都是不需要再次檢查的方格。
檢查它所有相鄰並且可以到達 (障礙物和 「關閉列表」 的方格都不考慮) 的方格。如果某個相鄰方格已經在 「開啟列表」 裡了, 檢查如果用新的路徑到達g值是否會更低一些, 如果新的g值更低, 那就把它的 「父方格」 改為目前選中的方格，然後重新計算它的 f 值和 g 值 (h 值不需要重新計算, 因為對於每個方塊, h 值是不變的). 如果新的 g 值比較高, 就說明經過 c 再到達 d 不是乙個明智的選擇, 因為它需要更遠的路, 這時我們什麼也不做。
就這樣, 從 「開啟列表」 找出 f 值最小的, 將它從 「開啟列表」 中移掉, 新增到 「關閉列表」，再繼續找出它周圍可以到達的方塊, 如此迴圈下去…
路徑規劃演算法 A
a 演算法是啟發式搜尋，是一種盡可能基於現有資訊的搜尋策略，也就是說搜尋過程中盡量利用目前已知的諸如迭代步數，以及從初始狀態和當前狀態到目標狀態估計所需的費用等資訊。a 演算法可以選擇下乙個被檢查的節點時引入了已知的全域性資訊，對當前結點距離終點的距離作出估計，作為評價該節點處於最優路線上的可能性的...
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...
路徑規劃演算法高階
最早是在大學期間學習路徑規劃演算法，嚴蔚敏 吳偉民的 資料結構 講的最短路徑。當時感到有些晦澀難懂，並沒有理解演算法思想。回頭看，主要是因為應付考試，沒有和實際應用場景建立連線，所以體會不深。畢業後，因為從事地圖有關工作，又想到這些內容，然後複習 研究，總算明白其中道理。這些演算法能解決我們生活中遇...