python3.6实现的A星算法

article/2025/10/2 20:18:39

A星算法原理:

    原理我就不再赘述,可以参考这篇博客https://blog.csdn.net/hitwhylz/article/details/23089415

    最近用js写了一遍,用的同样的算法,需要js代码的看这里:https://blog.csdn.net/qq_39687901/article/details/85697127

代码实现:

    首先添加两个通用类Array2D和Point:

class Array2D:"""说明:1.构造方法需要两个参数,即二维数组的宽和高2.成员变量w和h是二维数组的宽和高3.使用:‘对象[x][y]’可以直接取到相应的值4.数组的默认值都是0"""def __init__(self,w,h):self.w=wself.h=hself.data=[]self.data=[[0 for y in range(h)] for x in range(w)]def showArray2D(self):for y in range(self.h):for x in range(self.w):print(self.data[x][y],end=' ')print("")def __getitem__(self, item):return self.data[item]

 

class Point:"""表示一个点"""def __init__(self,x,y):self.x=x;self.y=ydef __eq__(self, other):if self.x==other.x and self.y==other.y:return Truereturn Falsedef __str__(self):return "x:"+str(self.x)+",y:"+str(self.y)

 

    Array2D是为了简化二维数组的创建,Point是为了表示一个点,并且重载等号运算符,可以判断两个Point坐标是否相等.

 

    AStar类:

    


class AStar:"""AStar算法的Python3.x实现"""class Node:  # 描述AStar算法中的节点数据def __init__(self, point, endPoint, g=0):self.point = point  # 自己的坐标self.father = None  # 父节点self.g = g  # g值,g值在用到的时候会重新算self.h = (abs(endPoint.x - point.x) + abs(endPoint.y - point.y)) * 10  # 计算h值def __init__(self, map2d, startPoint, endPoint, passTag=0):"""构造AStar算法的启动条件:param map2d: Array2D类型的寻路数组:param startPoint: Point或二元组类型的寻路起点:param endPoint: Point或二元组类型的寻路终点:param passTag: int类型的可行走标记(若地图数据!=passTag即为障碍)"""# 开启表self.openList = []# 关闭表self.closeList = []# 寻路地图self.map2d = map2d# 起点终点if isinstance(startPoint, Point) and isinstance(endPoint, Point):self.startPoint = startPointself.endPoint = endPointelse:self.startPoint = Point(*startPoint)self.endPoint = Point(*endPoint)# 可行走标记self.passTag = passTagdef getMinNode(self):"""获得openlist中F值最小的节点:return: Node"""currentNode = self.openList[0]for node in self.openList:if node.g + node.h < currentNode.g + currentNode.h:currentNode = nodereturn currentNodedef pointInCloseList(self, point):for node in self.closeList:if node.point == point:return Truereturn Falsedef pointInOpenList(self, point):for node in self.openList:if node.point == point:return nodereturn Nonedef endPointInCloseList(self):for node in self.openList:if node.point == self.endPoint:return nodereturn Nonedef searchNear(self, minF, offsetX, offsetY):"""搜索节点周围的点:param minF:F值最小的节点:param offsetX:坐标偏移量:param offsetY::return:"""# 越界检测if minF.point.x + offsetX < 0 or minF.point.x + offsetX > self.map2d.w - 1 or minF.point.y + offsetY < 0 or minF.point.y + offsetY > self.map2d.h - 1:return# 如果是障碍,就忽略if self.map2d[minF.point.x + offsetX][minF.point.y + offsetY] != self.passTag:return# 如果在关闭表中,就忽略currentPoint = Point(minF.point.x + offsetX, minF.point.y + offsetY)if self.pointInCloseList(currentPoint):return# 设置单位花费if offsetX == 0 or offsetY == 0:step = 10else:step = 14# 如果不再openList中,就把它加入openlistcurrentNode = self.pointInOpenList(currentPoint)if not currentNode:currentNode = AStar.Node(currentPoint, self.endPoint, g=minF.g + step)currentNode.father = minFself.openList.append(currentNode)return# 如果在openList中,判断minF到当前点的G是否更小if minF.g + step < currentNode.g:  # 如果更小,就重新计算g值,并且改变fathercurrentNode.g = minF.g + stepcurrentNode.father = minFdef start(self):"""开始寻路:return: None或Point列表(路径)"""# 判断寻路终点是否是障碍if self.map2d[self.endPoint.x][self.endPoint.y] != self.passTag:return None# 1.将起点放入开启列表startNode = AStar.Node(self.startPoint, self.endPoint)self.openList.append(startNode)# 2.主循环逻辑while True:# 找到F值最小的点minF = self.getMinNode()# 把这个点加入closeList中,并且在openList中删除它self.closeList.append(minF)self.openList.remove(minF)# 判断这个节点的上下左右节点self.searchNear(minF, 0, -1)self.searchNear(minF, 0, 1)self.searchNear(minF, -1, 0)self.searchNear(minF, 1, 0)# 判断是否终止point = self.endPointInCloseList()if point:  # 如果终点在关闭表中,就返回结果# print("关闭表中")cPoint = pointpathList = []while True:if cPoint.father:pathList.append(cPoint.point)cPoint = cPoint.fatherelse:# print(pathList)# print(list(reversed(pathList)))# print(pathList.reverse())return list(reversed(pathList))if len(self.openList) == 0:return None

 

    最后,进行代码测试:

    

 

if __name__ == '__main__':#创建一个10*10的地图map2d=Array2D(10,10)#设置障碍map2d[4][0]= 1map2d[4][1] = 1map2d[4][2] = 1map2d[4][3] = 1map2d[4][4] = 1map2d[4][5] = 1map2d[4][6] = 1#显示地图当前样子map2d.showArray2D()#创建AStar对象,并设置起点为0,0终点为9,0aStar=AStar(map2d,Point(0,0),Point(9,0))#开始寻路pathList=aStar.start()#遍历路径点,在map2d上以'8'显示for point in pathList:map2d[point.x][point.y]=8# print(point)print("----------------------")#再次显示地图map2d.showArray2D()

 

运行效果:

最近用这个A星算法在游戏里实际应用上了:

https://blog.csdn.net/qq_39687901/article/details/88554716

 

 

    


http://chatgpt.dhexx.cn/article/3bPnYOfg.shtml

相关文章

A星寻路算法介绍

你是否在做一款游戏的时候想创造一些怪兽或者游戏主角&#xff0c;让它们移动到特定的位置&#xff0c;避开墙壁和障碍物呢&#xff1f; 如果是的话&#xff0c;请看这篇教程&#xff0c;我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它&#xff01; 在网上已经有很多篇关于A星寻路算…

对A星算法的理解

1、A*算法的**搜索区域 ** 传统A星算法是将地图简化成栅格&#xff0c;计算路径时是用每个栅格的中心点作为单位进行计算。 搜索区域分为两部分&#xff1a;开放列表和封闭列表 开放列表可以进行访问&#xff0c;封闭列表则不可以访问&#xff08;包括不可走 (unwalkable) 的方…

A星算法(Java实现)

一、适用场景 在一张地图中&#xff0c;绘制从起点移动到终点的最优路径&#xff0c;地图中会有障碍物&#xff0c;必须绕开障碍物。 二、算法思路 1. 回溯法得到路径 (如果有路径)采用“结点与结点的父节点”的关系从最终结点回溯到起点&#xff0c;得到路径。 2. 路径代…

A-Star(A*)算法

【由于专栏后几篇限制vip观看&#xff0c;我又把完整算法在公众号“武汉AI算法研习”进行了发布&#xff0c;可以查看全专栏文章。】 A-Star(A*)算法作为Dijkstra算法的扩展&#xff0c;在寻路和图的遍历过程中具有一定的高效性。 【适用范围】静态图搜索 【算法流程】A-Sta…

A星算法代码

A星算法代码python3实现 前言一、A*&#xff1f; A星1.一个搜索算法2.结果展示 二、使用环境1.python 3.x2.一些解释说明 一些话 前言 产生本文的缘由 学校计科课程要求的小作业, 在csdn上看了好多, 记录一下自己的学习 以下是本篇文章正文内容 一、A*&#xff1f; A星 1.一…

A星算法(基于matlab)

概述 基于上一篇文章提到的DFS算法和BFS算法 A星算法属于图这种数据结构的搜索算法&#xff0c;对比于树的遍历搜索&#xff0c;需要考虑到的问题是&#xff1a;同一个节点的重复访问&#xff0c;所以需要对于已经访问过的节点进行标记。 曼哈顿距离&#xff1a; 在几何度量空…

【A星算法】--第四篇(A星算法)

本篇主要介绍A星算法的过程&#xff1a; * 把起始节点加进openList * while openList 不为空 { * 当前节点 openList 中成本最低的节点 * if&#xff08;当前节点 目标节点&#xff09;{ * 路径完成 …

A星算法详解(个人认为最详细,最通俗易懂的一个版本)

A* 寻路算法 原文地址&#xff1a; http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp 概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易&#xff0c;但是对于初学者来说&#xff0c; A* 算法还是很复杂的。 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点&…

A星算法理解

A星算法理解 1.选择A星算法的原因 为了进行路径规划算法是不可回避的&#xff1a;启发式搜索算法是比较常规的一类算法就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估&#xff0c;得到最好的位置&#xff0c;再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路…

A星(A*, A Star)算法详解

MulinB按&#xff1a;经典的智能寻路算法&#xff0c;一个老外写的很透彻很清晰&#xff0c;很容易让人理解神秘的A*算法。以下是一个中文翻译版。 A*寻路初探 GameDev.net 作者&#xff1a; Patrick Lester 译者&#xff1a;Panic 2005年3月18日 译者序&#xff1a;很久以前就…

A星算法

A星算法 1.简述 A星算法就是试图在地图中找到一条最短路径&#xff0c;但不保证一定存在。 任务 小猫去找青蛙玩&#xff08;好TM弱智啊~&#xff09;条件 黑色方块无法通行&#xff0c;每走一个格子小猫消耗的体力都为1。 2.如果说你是小猫&#xff0c;你会怎么走&#xf…

A星算法说明

A*算法说明 文章目录 前言原理说明如何构造 h ( n ) h(n) h(n)一、欧氏距离二、曼哈顿距离三、其他 关于 g ( n ) g(n) g(n)路况设置如何实现 完整的流程搜索过程图示允许斜走&#xff0c;使用优先队列禁止斜走&#xff0c;使用优先队列允许斜走&#xff0c;使用普通队列禁止斜…

A星算法优化(一)启发函数

基于Python语言对A星算法进行优化&#xff1a;(视频中会拿python与matlab作对比) 源码地址&#xff1a;https://github.com/Grizi-ju/ros_program/blob/main/path_planning/Astar.py B站详解视频&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV1FL4y1M7PM?spm_id_from333.999…

猴子都能看懂的A星算法原理

文章目录 A星算法基本原理什么是寻路算法算法的思路 算法实现脚本1————cconst.cs脚本2————AStar.cs Unity演示演示样例一演示样例二演示样例三演示样例四 俗话说&#xff0c;好记性不如烂笔头&#xff0c;对于有了解过寻路算法的同学&#xff0c;对于A星算法应该不陌生…

A星寻路算法详解(C++实现 完整代码+图片演示 )

文章目录 三种寻路算法 A星寻路算法A星寻路算法思想A星寻路准备A星寻路过程&#xff08;图例&#xff09;A星寻路代码&#xff08;完整&#xff09; 三种寻路算法 深度寻路算法&#xff1a;不一定能找到最佳路径&#xff0c;但是寻路快速&#xff0c;只能走直线。广度寻路算法…

A星(A*、A Star)路径规划算法详解(附MATLAB代码)

首先看看运行效果&#xff0c;分别有三种模式&#xff0c;代码运行前需要通过鼠标点击设置起点和终点。 第一种模式直接输出最短路径 第二种模式输出最短路径的生成过程 第三种模式输出最短路径的生成过程和详细探索的过程 代码获取 gitee链接&#xff1a;https://gitee.c…

什么是脏读?不可重复读?幻读?如何解决?

什么是脏读&#xff1f;不可重复读&#xff1f;幻读&#xff1f;如何解决&#xff1f; 朋友最近面试美团&#xff0c;被面试官问到数据库的幻读问题&#xff0c;自己正好最近复习到这&#xff0c;做个笔记整理一下数据库的三大特征以及隔离级别。 一.先来回顾一下什么是事务&…

MySQL理论:脏读、不可重复读、幻读

&#x1f3c6;今日学习目标&#xff1a; &#x1f340;MySQL理论&#xff1a;脏读、不可重复读、幻读 ✅创作者&#xff1a;林在闪闪发光 ⏰预计时间&#xff1a;30分钟 &#x1f389;个人主页&#xff1a;林在闪闪发光的个人主页 &#x1f341;林在闪闪发光的个人社区&#xf…

数据库事务隔离级别(脏读、幻读、不可重复读)

一、脏读、幻读和不可重复读 一、脏读、不可重复读、幻读 1、脏读&#xff1a;脏读就是指当一个事务正在访问数据&#xff0c;并且对数据进行了修改&#xff0c;而这种修改还没有提交到数据库中&#xff0c;这时&#xff0c;另外一个事务也访问这个数据&#xff0c;然后使用了…

快速理解脏读,不可重复读,幻读

介绍 要聊事务&#xff0c;不可避免的要提到数据库事务的四大特性&#xff1a;ACID atomicconsistenceisolationdurability 先放一个表格&#xff0c;看看4个隔离级别会出现的各种问题&#xff0c;网上的解释一大堆。看完后还是一脸懵逼&#xff0c;感觉懂了&#xff0c;又好…