以下引自 http://hi.baidu.com/%BA%DA%B5%C4%B7%A2%D7%CF/blog/item/60e3483dce5bb8c29e3d62e0.html
我们将以下图作为地图来进行讲解,图中对每一个方格都进行了编号,其中绿色的方格代表起点,红色的方格代表终点,蓝色的方格代表障碍,我们将用A星算法来寻找一条从起点到终点最优路径,为了方便讲解,本地图规定只能走上下左右4个方向,当你理解了A星算法,8个方向也自然明白
在地图中,每一个方格最基本也要具有两个属性值,一个是方格是通畅的还是障碍,另一个就是指向他父亲方格的指针(相当于双向链表结构中的父结点指针),我们假设方格值为0时为通畅,值为1时为障碍
A星算法中,有2个相当重要的元素,第一个就是指向父亲结点的指针,第二个就是一个OPEN表,第三个就是CLOSE表,这两张表的具体作用我们在后面边用边介绍,第四个就是每个结点的F值(F值相当于图结构中的权值)
而F = H + G;其中H值为从网格上当前方格移动到终点的预估移动耗费。这经常被称为启发式的，可能会让你有点迷惑。这样叫的原因是因为它只是个猜测。我们没办法事先知道路径的长度，因为路上可能存在各种障碍(墙，水，等等)。虽然本文只提供了一种计算H的方法，但是你可以在网上找到很多其他的方法,我们定义H值为 终点所在行减去当前格所在行的绝对值 与 终点所在列减去当前格所在列的绝对值 之和,而G值为从当前格的父亲格移动到当前格的预估移动耗费,在这里我们设定一个基数10,每个H和G都要乘以10,这样方便观察
好了,我们开始对地图进行搜索
首先,我们将起点的父亲结点设置为NULL,然后将起点的G值设置为0,再装进open表里面,然后将起点作为父亲结点的周围4个点20,28,30,38(因为我们地图只能走4个方向,如果是8方向,则要加个点进去)都加进open列表里面,并算去每个结点的H值,然后再将起点从open列表删除,放进close表中,我们将放进close表的所有方格都用浅蓝色线条进行框边处理,所以这次搜索以后,图片变为如下格式,其中箭头代表的是其父结点
其中每个格子的左下方为G值,右下方为H值,左上方为H值,我们拿28号格子为例来讲解一写F值的算法,首先因为终点33在4行7列,而28在4行2列,则行数相差为0,列数相差为5,总和为5,再乘以我们先前定的基数10,所以H值为50,又因为从28的父结点29移动到28,长度为1格,而29号为起点，G值为0,所以在父亲结点29的基础上移动到28所消耗的G值为(0 + 1) *10 = 10,0为父亲结点的G值,1为从29到28的消耗
当前OPEN表中的值: 20,28,30,38 当前CLOSE表中的值: 29
现在我们开始寻找OPEN列表中F值最低的,得出结点30的F值最低,且为40,然后将结点30从OPEN表中删除,然后再加入到CLOSE表中,然后在判断结点30周围4个结点,因为结点31为障碍,结点29存在于CLOSE表中,我们将不处理这两点,只将21和39号结点加入OPEN表中,添加完后地图变为下图样式
当前OPEN表中的值: 20,28,38,21,39 当前CLOSE表中的值: 29,30
接着我们重复上面的过程,寻找OPEN表中F值为低的值,我们发现OPEN表中所有结点的F值都为60,我们随即取一个结点,这里我们直接取最后添加进OPEN表中的结点,这样方便访问(因为存在这样的情况,所有从一个点到另外一个点的最短路径可能不只一条),我们取结点39,将他从OPEN表中删除,并添加进CLOSE表中,然后观察39号结点周围的4个结点,因为40号结点为障碍,所以我们不管它,而30号结点已经存在与OPEN表中了,所以我们要比较下假设39号结点为30号结点的父结点,30号结点的G值会不会更小,如果更小的话我们将30结点的父结点改为39号,这里我们以39号结点为父结点,得出30号结点的新G值为20,而30号结点原来的G值为10,并不比原来的小,所以我们不对30号进行任何操作,同样的对38号结点进行上述操作后我们也不对它进行任何操作,接着我们把48号结点添加进OPEN表中,添加完后地图变为下图样式
当前OPEN表中的值: 20,28,38,21,48 当前CLOSE表中的值: 29,30,39
以下为java代码实现
public class Point {
public int x;
public int y;
public Point parent;
public boolean equal(Point p){
return x == p.x&&y==p.y;
}
public Point(int x,int y){
this.x = x;
this.y = y;
}
public String toString(){
return "("+x+","+y+")";
}
}
public class Map2D {
private int points[][];
public Map2D(int[][] p){
points = p;
}
public int getPointData(int x,int y){
return points[y][x];
}
public int getPointData(Point p){
return points[p.y][p.x];
}
public int getXLength(){
return points[0].length;
}
public int getYLength(){
return points.length;
}
public void setPoints(int ps[][]){
points = ps;
}
}
public class AStart {
private Point startLoca; //开始位置
private Point dest; //结束位置
private Map2D map; //地图
private List<Point> openTable = new LinkedList<Point>(); //open表，用于存放候选位置
private List<Point> closeTable = new LinkedList<Point>(); //close表，用于存放已经超过的位置
private Point cur ; //当前位置
public AStart(Map2D map){
this.map = map;
}
public static void main(String[] args){
Map2D m = new Map2D(new int[][]{
{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0},
{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0},
{0,0,1,1,1,1,0,0,0,0},
{0,0,0,0,0,1,0,0,0,0},
{0,0,0,0,0,1,0,0,0,0},
{0,0,0,0,0,1,0,0,0,0},
{0,0,1,1,1,1,0,0,0,0},
{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0},
{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}
});
AStart as = new AStart(m);
as.setStartLoca(new Point(2,4));
as.setDest(new Point(8,4));
System.out.println(as.findBestPath());
}
/**
*
* 向l中加入p,当前点和当前点的父结点形成的链表组成了最短路径
*
* @param l
* @param p
* @author YitianC
* @history
* YitianC Apr 24, 2012 3:27:21 PM
*/
public void addPath(List<Point> l,Point p){
if(p.parent!= null){
addPath(l,p.parent);
}
l.add(p);
}
/**
*
* 找到最短路径
*
* @return
* @author YitianC
* @history
* YitianC Apr 24, 2012 3:29:21 PM
*/
public List<Point> findBestPath(){
cur = startLoca;
closeTable.add(startLoca);
while(!cur.equal(dest)){
Point sur[] = this.getSurroundPoints(cur) ;
if(sur.length==0){
this.removePoint(openTable, cur.x, cur.y);
cur = this.getBestPoint();
}
else{
for(Point c:sur){
//计算f_func;
openTable.add(c);
c.parent = cur;
}
openTable.remove(cur);
closeTable.add(cur);
cur = this.getBestPoint();
}
}
List<Point> rt = new ArrayList<Point>();
this.addPath(rt, cur);
clearMemory();
return rt;
}
/**
*
* 清除内存空间
*
* @author YitianC
* @history
* YitianC Apr 24, 2012 3:29:52 PM
*/
public void clearMemory(){
for(Point p:openTable){
p.parent = null;
}
openTable.clear();
openTable = null;
for(Point p:closeTable){
p.parent = null;
}
closeTable.clear();
closeTable = null;
}
/**
*
* 在候选点表(open)中找到消耗最小的点
*
* @return
* @author YitianC
* @history
* YitianC Apr 24, 2012 3:30:20 PM
*/
public Point getBestPoint(){
Point rt = null;
int k = 0;
for(Point p:openTable){
if(k == 0 &&f_func(p)>=0){
rt = p;
k++;
}
if(f_func(p)>= 0 &&map.getPointData(p)<map.getPointData(rt)){
rt = p;
}
}
return rt;
}
/**
*
* 从l中清除点(x,y)
*
* @param l
* @param x
* @param y
* @author YitianC
* @history
* YitianC Apr 24, 2012 3:31:20 PM
*/
public void removePoint(List<Point> l,int x,int y){
for(Point p:l){
if(p.x == x&&p.y==y){
p.parent = null;
l.remove(p);
return;
}
}
}
/**
*
* 查询l中是否存在点(x,y)
*
* @param l
* @param x
* @param y
* @return
* @author YitianC
* @history
* YitianC Apr 24, 2012 3:31:43 PM
*/
public boolean hasPoint(List<Point> l,int x,int y){
for(Point p:l){
if(p.x == x&&p.y==y){
return true;
}
}
return false;
}
/**
*
* 在l中找到(x,y)点，并返回
*
* @param l
* @param x
* @param y
* @return
* @author YitianC
* @history
* YitianC Apr 24, 2012 3:32:09 PM
*/
public Point getPoint(List<Point > l,int x,int y){
for(Point p:l){
if(p.x == x&&p.y==y){
return p;
}
}
return null;
}
/**
*
* 得到loc点周围的可选点
*
* @param loc
* @return
* @author YitianC
* @history
* YitianC Apr 24, 2012 3:32:31 PM
*/
public Point[] getSurroundPoints(Point loc){
List<Point> l = new ArrayList<Point>();
int lx = map.getXLength();
int ly = map.getYLength();
int tx = loc.x+1;
int ty = loc.y;
/**
* 只有上下左右四个方向的点
*/
if(tx<lx){
if(map.getPointData(tx, ty)==0){
if(!this.hasPoint(openTable, tx, ty) && !this.hasPoint(closeTable, tx, ty)){
l.add(new Point(tx,ty));
}
}
}
tx = loc.x-1;
ty = loc.y;
if(tx>=0){
if(map.getPointData(tx, ty)==0){
if(!this.hasPoint(openTable, tx, ty) && !this.hasPoint(closeTable, tx, ty)){
l.add(new Point(tx,ty));
}
}
}
tx = loc.x;
ty = loc.y+1;
if(ty<ly){
if(!this.hasPoint(openTable, tx, ty) && map.getPointData(tx, ty)==0){
if(!this.hasPoint(closeTable, tx, ty)){
l.add(new Point(tx,ty));
}
}
}
tx = loc.x;
ty = loc.y-1;
if(ty>=0){
if(!this.hasPoint(openTable, tx, ty) && map.getPointData(tx, ty)==0){
if(!this.hasPoint(closeTable, tx, ty)){
l.add(new Point(tx,ty));
}
}
}
Point[] rt = new Point[l.size()];
return l.toArray(rt);
}
public Point getStartLoca() {
return startLoca;
}
public int h_func(Point p){
return h_func(p.x,p.y);
}
public int f_func(Point p){
return h_func(p)+g_func(p);
}
public int g_func(Point p){
return g_func(p.x,p.y);
}
public int h_func(int x,int y){
return (int)Math.sqrt((x-dest.x)*(x-dest.x)+(y-dest.y)*(y-dest.y))*10;
}
/**
*
* f函数
*
* @param x
* @param y
* @return
* @author YitianC
* @history
* YitianC Apr 24, 2012 3:33:04 PM
*/
public int f_func(int x,int y){
return h_func(x,y)+g_func(x,y);
}
public int g_func(int x,int y){
return (int)Math.sqrt((x-cur.x)*(x-cur.x)+(y-cur.y)*(y-cur.y))*10;
}
public void setStartLoca(Point startLoca) {
this.startLoca = startLoca;
}
public Point getDest() {
return dest;
}
public void setDest(Point dest) {
this.dest = dest;
}
public Map2D getMap() {
return map;
}
public void setMap(Map2D map) {
this.map = map;
}
}
发表评论
-
java中断线程
2015-05-21 18:29 608Thread.stop方法可能中断线程,但不安全,此方法都 ... -
NIO下载服务器模拟实现(一)
2015-05-21 11:28 0从JDK 1.4开始，Java的标 ... -
java NIO教程
2015-05-18 10:39 0Java NIO提供了与标准IO ... -
Java反射,改变final属性
2015-05-16 16:58 528问: 怎么改变final属性? public cl ... -
直接插入排序
2015-05-09 17:47 537插入排序包括 直接插入排序, 折半插入排序, Shell排序 ... -
曾经的笔试题-- java Cloneable
2015-05-09 10:12 0public class CloneTest { ... -
一个公司的笔试题
2015-05-09 08:02 0１.编程题，用两个线程实现对容量为10的队列的加入与取出. ... -
Shell排序
2014-03-26 17:01 0在 -
快速排序
2015-05-09 13:52 341快速排序使用分治法策略来把一个串行分为两个子串行。 步骤 ... -
java 虚拟机加载机制
2014-03-25 10:42 0虚拟机把描述类的数据从class文件加载到内存，并对数据进 ... -
java Class 类
2014-03-25 10:01 0Class对象 是用来创建类的常规对象的，当我们编译一个Ja ... -
成都网丁有限公司面试题
2014-03-24 16:44 0OO OO的原理 值传递与引用传递 ... -
自律编（一） java访问修饰符
2014-03-24 16:23 0一直以为java里只有三种访问修饰符 public, pr ... -
华莱公司笔试
2014-03-12 19:49 0public class Test { publi ... -
sleep与wait
2014-03-03 14:43 0Obj.wait()，与Obj.notify()必须要与syn ... -
线程、进程
2014-03-03 14:39 0线程：程序内部独立运行单位 线程与进程区别： １ ... -
transient
2014-03-03 13:59 0java语言的关键字，变量修饰符，如果用transient声 ... -
java中关键字volatile的作用
2014-03-03 13:57 0用在多线程，同步变量。 线程为了提高效率，将某成员变量(如A ... -
手机音响(一) java客户端逻辑层
2014-02-17 10:48 0北京科*公司配了一台电脑给我，但没有声音，耳机要连到主机箱 ... -
游戏 压力测试工具
2014-02-14 18:16 0公司让我为游戏做个 压力测试工具 ...
相关推荐
利用JAVA语言编程实现的经典A*算法，复制到eclipse即可运行
java实现A*算法，整个工程打包，完全可运行！
java语言实现A*算法，用以查询广东省各级城市之间最短路线距离和路线图
用JAVA写的A*算法实现八数码问题，能运行。
C++和Java实现的A*算法
用A*算法（人工智能或者数据结构与算法课程可能会学）解决八数码问题： 初始状态 目标状态 2 8 3 1 2 3 1 6 4 8 4 7 5 7 6 5 java实现方法在源码中。
java实现A*算法，可直接运行，注释充分，简单易懂
NULL 博文链接：https://dongbiying.iteye.com/blog/1162366
一个java实现的A*算法来实现八数码，十五数码问题。启发函数为f(n)=d(n)+p(n)。本程序中八数码、十五数码均可计算，预先定义了初始状态和最终状态（可以根据需求改为控制台输入的）。
A*算法java实现，两个例子。仅供参考。A*算法java实现，两个例子。仅供参考A*算法java实现，两个例子。仅供参考
A*算法解决传教士与野人过河问题 * 程 序 说 明 * * 功能: 用A*算法求解传教士与野人问题。... * 注意: 该程序尽可能用与算法一致的思路实现算法, 力求简单明了, 注重算法的清晰性，* * 而没有考虑算法的效率问题。
根据网上那篇经典的A*算法教学贴写的一个java版本
使用A*算法实现路径规划，并有完整的界面图形。建模工具。使用JAVA语言实现
使用A*算法实现8数码问题的求解，以人格保证可以正确运行，并且运行时输出空格移动的步骤！文件使用VC++6.0打开，代码文件是1.cpp
下载本程序仅可演示A*自动寻路算法实现（java），该程序是基于我写的网络版贪吃蛇基础上编写的（网络版贪吃蛇下载地址：https://download.csdn.net/download/w110713121/15657669）。wasd键控制太阳的方向，鼠标左击...
A*算法解决八数码问题，包含了两种估价函数1.不在位的数字到该位置的曼哈顿距离；2.初始格局与目标格局位置不符的数码数目
用java完成的，关于启发式搜索算法在迷宫问题中的求解。
用A*算法实现tsp旅行商问题，城市间的距离用txt文件表示，输出也用txt文件表示。压缩文件包括两个测试文件，一个结果文件，一个源代码
此A*算法的路径节点需要集成abstract类 所以,可以直接使用.所以可以使用任意地图形态.任意地图数据类型
这里用的是经典的A*算法实现的路径最优寻找