一、前言公司的程式用的就是這個a*，剛開始將的明白，後面說的不咋明白啊，叫我控制步驟多少，我感覺這個是動態的怎麼控制步數多少呢？在這裡我將對a*演算法的實際應用進行一定的**，並且舉乙個有關a*演算法在最短路徑搜尋的例子。值得注意的是這裡並不對a*的基本的概念作介紹，如果你還對a*演算法不清楚的話，請看姊妹篇《初識a*演算法》。
這裡所舉的例子是參考amit主頁中的乙個源程式，使用這個源程式時，應該遵守一定的公約。
二、a*演算法的程式編寫原理
我在《初識a*演算法》中說過，a*演算法是最好優先演算法的一種。只是有一些約束條件而已。我們先來看看最好優先演算法是如何編寫的吧。
如圖有如下的狀態空間：（起始位置是a，目標位置是p，字母後的數字表示節點的估價值）
搜尋過程中設定兩個表：open和closed。open表儲存了所有已生成而未考察的節點，closed表中記錄已訪問過的節點。演算法中有一步是根據估價函式重排open表。這樣迴圈中的每一步只考慮open表中狀態最好的節點。具體搜尋過程如下：
1）初始狀態：
open=[a5]；closed=；
2）估算a5，取得搜有子節點，並放入open表中；
open=[b4，c4，d6]；closed=[a5]
3）估算b4，取得搜有子節點，並放入open表中；
open=[c4，e5，f5，d6]；closed=[b4，a5]
4）估算c4；取得搜有子節點，並放入open表中；
open=[h3，g4，e5，f5，d6]；closed=[c4，b4，a5]
5）估算h3，取得搜有子節點，並放入open表中；
open=[o2，p3，g4，e5，f5，d6]；closed=[h3，c4，b4，a5]
6）估算o2，取得搜有子節點，並放入open表中；
open=[p3，g4，e5，f5，d6]；closed=[o2，h3，c4，b4，a5]
7）估算p3，已得到解；
看了具體的過程，再看看偽程式吧。演算法的偽程式如下：
best_first_search()
for(每乙個x的子節點y)
//還沒有排序
else
if(y在open表中)
else
//y在close表中
}將x節點插入close表中；
按照估價值將open表中的節點排序；
}//end for
}//end while
}//end func
啊！偽程式出來了，寫乙個源程式應該不是問題了，依葫蘆畫瓢就可以。a*演算法的程式與此是一樣的，只要注意估價函式中的g(n)的h(n)約束條件就可以了。不清楚的可以看看《初識a*演算法》。好了，我們可以進入另乙個重要的話題，用a*演算法實現最短路徑的搜尋。在此之前你最好認真的理解前面的演算法。不清楚可以找我。我的email在文章尾。
三、用a*演算法實現最短路徑的搜尋
先複習一下，a*演算法的核心是估價函式f(n)，它包括g(n)和h(n)兩部分。g(n)是已經走過的代價，h(n)是n到目標的估計代價。在這個例子中g(n)表示在狀態空間從起始節點到n節點的深度，h(n)表示n節點所在地圖的位置到目標位置的直線距離。啊！乙個是狀態空間，乙個是實際的地圖，不要搞錯了。再詳細點說，有乙個物體a，在地圖上的座標是(xa,ya)，a所要到達的目標b的座標是(xb,yb)。則開始搜尋時，設定乙個起始節點1，生成八個子節點2- 9
因為有八個方向。如圖：
仔細看看節點1、
9、17的g(n)和h(n)是怎麼計算的。現在應該知道了下面程式中的f(n)是如何計算的吧。開始講解源程式了。其實這個程式是乙個很典型的教科書似的程式，也就是說只要你看懂了上面的偽程式，這個程式是十分容易理解的。不過他和上面的偽程式有一些的不同，我在後面會提出來。
先看搜尋主函式：
void astarpathfinder::findpath(int sx, int sy, int dx, int
dy) path =bestnode;
} 再看看生成子節點函式：
void astarpathfinder::generatesuccessors(node *bestnode, int dx, int
dy)
看看最重要的函式：
void astarpathfinder::generatesucc(node *bestnode,int x, int y, int dx, int
dy) }
else
//在closed表中嗎？
//if equal to null then not in open list, else it returns the node in old
if ( (old=checkclosed(tilenums)) !=null )
}//不在open表中也不在close表中
else
} 哈哈！a*演算法我懂了！當然，我希望你有這樣的感覺！不過我還要再說幾句。仔細看看這個程式，你會發現，這個程式和我前面說的偽程式有一些不同，在generatesucc函式中，當子節點在closed表中時，沒有將子節點從closed表中刪除並放入open表中。而是直接的重新的計算該節點的所有子節點的估價值（用propagatedown函式）。這樣可以快一些！另當子節點在open表和closed表中時，重新的計算估價值後，沒有重新的對open表中的節點排序，我有些想不通，為什麼不排呢？:-(，會不會是乙個小小的bug。你知道告訴我好嗎？
好了！主要的內容都講完了，還是完整仔細的看看源程式吧！希望我所的對你有一點幫助，一點點也可以。如果你對文章中的觀點有異議或有更好的解釋都告訴我。我的email在文章最後！
深入了解A
一 前言 在這裡我將對a 演算法的實際應用進行一定的 並且舉乙個有關a 演算法在最短路徑搜尋的例子。值得注意的是這裡並不對a 的基本的概念作介紹，如果你還對a 演算法不清楚的話，請看姊妹篇 初識a 演算法 這裡所舉的例子是參考amit主頁中的乙個源程式，使用這個源程式時，應該遵守一定的公約。二 a ...
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