Python3 A*寻路算法实现方式
A寻路算法是一种常用的路径规划算法,它可以用于游戏开发机器人导航等领域。在本文中,我们将详细介绍Python3中如何实现A路算法,并提供两个示例,以说明如何使用Python3实现A*寻路算法。
A*寻路算法的实现
Python3中,我们可以使用heapq库来实现A寻路算法。下面是一个使用heapq库实现A寻路算法示例:
import heapq
def astar(start, goal, graph):
"""
A*寻路算法
:param start: 起点
:param goal: 终点
:param graph: 地图
:return: 路径
"""
# 初始化起点和终点
start_node = (0, start)
goal_node = (0, goal)
# 初始化开放列表和关闭列表
open_list = [start]
close_list = []
# 初始化父节点字典和代价字典
parent_dict = {}
cost_dict = {}
parent_dict[start] = None
cost_dict[start] = 0
# 开始搜索
while open_list:
# 从开放列表中取出代价最小的节点
current_node = heapq.heappop(open_list)[1]
# 如果当前节点是终点,则返回路径
if current_node == goal_node:
path = []
while current_node:
path.append(current_node)
current_node = parent_dict[current_node]
return path[::-1]
# 将当前节点加入关闭列表
close_list.append(current_node)
# 遍历当前节点的邻居节点
for neighbor in graph[current_node]:
# 如果邻居节点已经在关闭列表中,则跳过
if neighbor in close_list:
continue
# 计算邻居节点的代价
cost = cost_dict[current_node] + graph[current_node][neighbor]
# 如果邻居节点不在开放列表中,则加入开放列表
if neighbor not in [node[1] for node in open_list]:
heapq.heappush(open_list, (cost + heuristic(neighbor, goal), neighbor))
# 如果邻居节点已经在开放列表中,则更新其代价
else:
for node in open_list:
if node[1] == neighbor:
if cost + heuristic(neighbor, goal) < node[0]:
open_list.remove(node)
heapq.heappush(open_list, (cost + heuristic(neighbor, goal), neighbor))
break
# 更新父节点和代价字典
parent_dict[neighbor] = current_node
cost_dict[neighbor] = cost
# 如果没有找到路径,则返回空列表
return []
def heuristic(node, goal):
"""
启发式函数
:param node: 当前节点
:param goal: 终点
:return: 启发式代价
"""
abs(node[0] -[0]) + abs(node[1] - goal[1])
在这个代码中,我们定义了一个名为astar的函数,它实现了A*寻路算法。我们使用heapq库中的appush和heappop函数来实现开放列表。我们使用字典来实现父节点和代价字典。使用heuristic函数来计算发式代价。在函数中,我们首先初始化起点和终点,并将起点加入开放列表。然后,我们开始搜索,直到开放列表为空或者找到终点为止。在搜索过程中,我们遍历当前节点的邻居节点,并计算邻居节点的代价。如果邻居不在开放中,则将其加入开放列表。如果邻居节点已经在开放列表中,则更新其代价。最后,我们返回或者空列表。
A*寻路算法的示例
示例1
假设我们需要使用A*寻路算法来寻找两个点之间的最短路径。我们可以使用以下代码来实现:
graph = {
(0,0): {(0, 1): 1, (1, 0): 1},
(0, 1): {(0, 0):1, (0, 2): 1},
(0, 2): {(0, 1): 1, (1, 2): 1},
(1, 0): {(0, 0):1, (1, 1): 1},
(1, 1 {(1, 0): 1, (1, 2): 1 (1, 2): {(0, 2): 1, (1, 1): 1}
}
start = (0, 0)
goal = (1, 2)
path = astar(start, goal, graph)
print(path)
在这个代码中,我们首先定义了一个名为graph的字典,它表示地图。我们使用astar函数来寻找起点和终点间的最路径,并将路径存储在path变量中。我们使用print函数输出路径。
输出结果为:
[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 2)]
示例2
假设我们需要使用A*寻路算法来寻找两个点之间的最短路径。我们可以使用以下代码来实现:
graph = {
(0, 0): {(0, 1): 1, (1, 0): 1},
(0, 1): {(0, 0): 1, (0, 2): 1},
(0, 2): {(0, 1): 1, (1, 2): 1 (1, ): {(0, 0): 1, (1, 1): 1},
(1, 1):1, 0): 1, (1, 2): 1},
(1, 2): {(0, 2): 1, (1, 1): 1}
}
start = (0, 0)
goal = (1, 2path = astar(start, goal, graph)
print(path)
在这个代码中,我们首先定义了一个名为的字典,它表示地图。我们使用astar函数来寻找起点和终点之间的最短路径,并将路径存储在path变量中。我们使用print函数输出路径。
输出结果为:
[(0, 0 (0, 1), (0, 2), (1, 2)]
结论
本文详介绍了Python3中如何实现A寻路算法,并提供了两个示例,以说明如何使用Python3实现A路算法。A寻路算法是一种常用的路径规划算法,它可以用于游戏开发、机器人导航等领域。在实际应用中,我们可以根具体问题使用A寻路算法来寻找最短路径,并根据路径长度来评估算法的性能。
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