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基于权重的A*算法C++与CMake实现

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简介:
本项目采用C++编程语言和CMake构建系统,实现了基于节点权重调整的经典A*寻路算法,适用于多种路径规划场景。 带权重的A*算法可以通过C++语言实现,并使用CMake进行项目管理。这种方法结合了高效的路径搜索技术和灵活的构建系统,适用于复杂的图结构优化问题解决。

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  • A*C++CMake
    优质
    本项目采用C++编程语言和CMake构建系统,实现了基于节点权重调整的经典A*寻路算法,适用于多种路径规划场景。 带权重的A*算法可以通过C++语言实现,并使用CMake进行项目管理。这种方法结合了高效的路径搜索技术和灵活的构建系统,适用于复杂的图结构优化问题解决。
  • C++高效A*
    优质
    本项目致力于开发一种高效的A*路径寻算法,采用C++编程语言,旨在优化算法性能,提高搜索效率与资源利用。通过精心设计的数据结构和启发式函数选择,实现了快速且准确的最短路径计算。 A-Star Algorithm 是使用 C++ 实现的高效 A-Star 算法版本。该实现对算法进行了尽力而为的优化,但并未改良算法本身。主要优化措施包括:快速判断路径节点是否在开启/关闭列表中、快速查找最小 f 值的节点以及减少路径节点频繁分配内存的问题。 运行环境需要支持 c++11 的编译器。使用示例如下: ```cpp char maps[10][10] = { { 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 }, { 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 }, { 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1 }, { 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1 }, { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 }, { 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 }, { 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0 }, { 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0 ,}, { 9 ,} }; // 搜索参数 AStar::Params param; param.width = 10; param.height = 10; param.corner = false; param.start = AStar::Vec2(0, 0); param.end = AStar::Vec2(9, 9); param.can_pass = [&](const AStar::Vec2 &pos)->bool{ return maps[pos.y][pos.x] == 0; }; // 执行搜索 BlockAllocator allocator; AStar algorithm(&allocator); auto path = algorithm.find(param); ``` 编译代码: ```bash make build && cd build cmake ../example && make ```
  • A*C++: A-Star
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    本项目提供了一个用C++编写的高效A*路径搜索算法实现,适用于游戏开发、机器人导航等领域。演示了如何利用优先队列优化节点扩展过程。 A*算法的C++实现编译步骤如下:首先创建一个名为build的文件夹,并进入该目录;然后运行cmake ..命令进行配置;接着使用make命令完成编译。要运行程序,需要再次切换到build目录下,执行./a_star指令即可启动带有a-star功能的最短路径查找器示例。
  • Java(展示广告)
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    本项目采用Java语言开发,专注于设计与实现一套高效的权重分配算法,特别针对在线展示广告系统的优化。通过智能分析用户行为数据及广告特性,动态调整广告展示优先级,旨在提升广告投放的相关性和效率。 本段落主要介绍了使用Java实现的权重算法(用于按权重展示广告),详细讲解了该算法的工作原理及其实现代码。有兴趣的朋友可以参考这篇文章。
  • A*C++
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    本项目旨在通过C++编程语言实现经典路径搜索算法——A*算法,提供了一个简洁而高效的解决方案框架,适用于迷宫、游戏开发等多种应用场景。 C++实现的A*寻路算法,在有障碍物的情况下能够找到期望路径,并附带测试结果。可以调整地图大小及障碍物位置,例如将地图大小改为1920*1080以接近真实电脑屏幕或手机屏幕分辨率,从而获得更贴近实际的运算效率。
  • JAVAA*
    优质
    本项目旨在通过Java语言实现经典的A*寻路算法,提供了一个高效、灵活的地图路径搜索解决方案,适用于游戏开发及智能系统领域。 利用JAVA语言编程实现的经典A*算法,可以直接复制到eclipse环境中运行。
  • AJava修正系数图表绘制
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    本项目采用Java编程语言实现了A计权算法,并对算法进行了优化改进。同时,通过数据可视化技术生成了详细的修正系数图表,便于用户直观理解及应用算法结果。 A计权算法是一种模拟人类听觉感知的滤波方法,在噪声测量和音频处理领域有着广泛应用。这种算法考虑了人耳对不同频率声音敏感度的不同特性,并据此设计了一种加权方式,即A计权曲线。 实现这一算法通常包括以下几个步骤: 1. 频率转换:将原始音频信号(时间域)通过快速傅里叶变换(FFT)转化为频率域。 2. 应用A计权曲线:对转化后的频率信号乘以根据标准预先计算好的权重系数,这些系数反映了人耳在不同频段的敏感度差异。 3. 反向转换:利用逆快速傅里叶变换(IFFT),将加权处理过的数据重新转化为时间域音频信号。 通过Java实现A计权算法可以帮助开发者理解和应用这一理论。代码中可能包含绘制修正系数图像的功能,这有助于直观理解不同频率段的权重变化及其对人耳听觉的影响。 在实际应用场景中,A计权算法常用于环境噪声监测和评估建筑声学、交通噪声等场合。此外,在音频编辑软件开发过程中也常常采用该方法来调整声音平衡,使高、低频部分更符合人的听觉习惯。 Java语言提供了多种工具和支持库进行科学计算与图形绘制操作。例如使用`javafx.scene.chart`包可以创建图表展示数据;而`javax.sound.sampled`则用于处理音频文件等任务。通过学习和实践A计权算法的实现,不仅能够掌握其原理,还能提高在音频信号处理及可视化表示方面的技能。 总之,理解和应用Java中对A计权算法的实现及其修正系数图像绘制功能是一个深入研究人耳感知音频特性的宝贵资源。这不仅能加深我们对该领域的理论知识理解,还为实际噪声分析或声音编辑项目提供了技术支持和灵感来源。
  • C++中A*
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    本文章详细介绍了如何在C++编程语言环境中实现经典的A*搜索算法。通过具体的代码示例和解释,帮助读者掌握路径寻找问题的有效解决方案。 现在网上能找到的A*算法大多是墙壁占据一格的情况,而老师要求我们处理的是墙壁不占一格的迷宫图路径搜索问题。因此,我参考了网上的例子并进行了一些修改。如果有好的建议,请大家分享出来,我们一起学习进步。此外,这是用C++实现的。
  • C++中A*
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    本文详细介绍了在C++编程语言环境下,针对寻路问题的经典A*算法的具体实现方法与优化技巧。 该程序是A*算法寻最短路径的一个实例。
  • C语言A(A*)
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    本项目采用C语言编写,实现了经典的A*(A-Star)寻路算法。通过优化搜索策略,高效计算两点间最优路径,在游戏开发和机器人导航等领域有广泛应用价值。 A星算法用C语言实现,并使用了队列数据结构。这段文字描述的是关于A星算法的C语言实现方法,其中特别提到了该实现中采用了队列这一数据结构来辅助算法运行。