Advertisement

A*算法完整代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一个完整的A*路径寻找算法实现代码。通过详细注释和清晰结构帮助学习者理解其工作原理，并应用于实际问题中。 A*算法是一种在静态路网中求解最短路径的有效方法。 1. 公式表示为：f(n) = g(n) + h(n) 2. 加入最优路径修正： 如果某个相邻的方格已经在open list中，需要检查这条路径是否更优。也就是说，通过当前选择的方格到达该位置时，这条路径是否比已有的路径更短或更有优势。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • A*算法完整代码
    优质
    本资源提供A*算法的完整代码实现，适用于路径规划等领域。文档详细解释了算法原理及参数设置方法，帮助用户快速上手并应用于实际项目中。 A*算法是一种在静态路网环境中求解最短路径的有效方法。 其核心公式为：f(n) = g(n) + h(n) 其中： - f(n) 表示从起始点到终点的估计总成本。 - g(n) 是已知的成本，即当前节点到起点的实际代价。 - h(n) 则是启发式的估算函数，代表了剩余路径（假设最短）的大致长度。 算法执行过程中会维护两个列表：open list 和 closed list。当检查一个相邻方格时，如果该方格已经在 open list 中，则需要判断通过当前节点到达此方格的 g 值是否更小。若不是最优解则不做任何操作；反之，更新其信息并调整在优先队列中的位置以确保后续处理。 这种方法能够有效地找到从起点到终点的最佳路径，并已被广泛应用于游戏开发、机器人导航等领域中。
     
  • A*算法完整代码
    优质
    本资源提供了一个完整的A*路径寻找算法实现代码。通过详细注释和清晰结构帮助学习者理解其工作原理，并应用于实际问题中。 A*算法是一种在静态路网中求解最短路径的有效方法。 1. 公式表示为：f(n) = g(n) + h(n) 2. 加入最优路径修正： 如果某个相邻的方格已经在open list中，需要检查这条路径是否更优。也就是说，通过当前选择的方格到达该位置时，这条路径是否比已有的路径更短或更有优势。
     
  • A+B问题完整代码
    优质
    本资源提供了一个关于A+B问题的完整解决方案代码。通过简洁明了的方式展示如何实现两个数字相加的功能，适合编程初学者学习和参考。 下载超过3次或对应题解文章点赞超过1个即可免费下载！
     
  • A算法流程图完整版本.zip
    优质
    本文件包含了一个全面详尽的A算法执行流程图，内容覆盖了从初始化到最终结果输出的所有关键步骤。通过可视化的方式清晰地展示了算法的核心逻辑和操作顺序，便于理解和实现。 A算法流程图是一种详细描绘算法执行过程的图形表示方式，通常用于帮助程序员、数据科学家和其他技术专业人士理解并解释复杂的计算步骤。在“A算法流程图完整版.zip”压缩包中包含了一个名为“ A算法流程图完整版.vsdx”的文件，这很可能是使用Microsoft Visio创建的一个矢量图形文件，用于展示A算法的详细步骤。 尽管没有提供具体的算法名称，我们可以根据常见的算法类型来探讨可能涉及的知识点： 1. **流程图基础**：用图形符号表示算法的过程包括开始结束框（通常为椭圆）、处理过程（矩形）、决策（菱形）和流程线（箭头）。这些元素组合起来形成一个逻辑清晰的步骤序列。 2. **算法设计**：无论A算法是什么，其流程图都会展示输入、处理及输出的设计思路。这有助于分析时间复杂度与空间复杂度，并优化性能。 3. **控制流**：决策节点（菱形）代表条件判断，在A算法中可能涉及if-else语句等分支结构，用于根据不同的情况执行不同操作。 4. **循环结构**：如果存在循环，则流程图会用特定符号表示如for、while或do-while循环。这些在处理重复任务时非常常见。 5. **函数调用**：若A算法是模块化的，可能会有函数调用过程，通过指向其他部分的箭头来展示这一机制。 6. **数据结构**：流程图中可能涉及数组、链表、树等操作。这表明如何读取或修改这些数据结构。 7. **问题解决策略**：A算法可能基于特定的设计范式如分治法，动态规划或贪心算法。通过流程图可以揭示这些策略在具体步骤中的体现。 8. **优化技巧**：流程图也可能展示减少冗余计算、使用查找表或提前终止条件等优化措施。 9. **代码实现**：虽然不包含实际的代码，但理解流程图后可将其转换成Python、Java或其他编程语言的具体实现方案。 10. **调试与测试**：在开发过程中，流程图有助于验证逻辑正确性，并提供可视化工具以进行调试和测试。 为了更深入地学习A算法，请打开“A算法流程图完整版.vsdx”文件详细研究每一个步骤并理解其背后的逻辑及目的。结合相关的理论知识将更有助于掌握该算法。
     
  • EM算法的完整Matlab代码
    优质
    本资源提供了一个完整的Matlab实现的EM（期望最大化）算法示例代码，适用于初学者学习和理解EM算法的工作原理及其在实际问题中的应用。 在图像处理方面，我编写了一个关于EM算法的完整Matlab代码，花费了很长时间。
     
  • 最优SQP算法完整代码
    优质
    本资源提供了一种优化的序列二次规划(SQP)算法的完整代码实现，适用于解决复杂的非线性最优化问题。该代码经过精心设计和测试，具有高效性和鲁棒性。 基于拉格朗日函数Hesse阵的SQP方法求解约束优化问题的核心代码涉及利用二次规划技术迭代地逼近非线性最优化问题。该方法通过构建目标函数及其约束条件的拉格朗日函数，并计算其海森矩阵，来确定搜索方向和步长，从而逐步接近最优解。
     
  • 高精度算法的完整代码
    优质
    本资源提供一套实现高精度算法的完整代码，涵盖数学运算、数据处理等领域，适用于科研和工程实践，助力解决复杂计算问题。 由于计算机运算采用模运算，并且数据范围的表示有一定限制，例如整型int（在C++中与long相同）表达范围是(-2^31到2^31-1)，无符号长整数unsigned long的范围为(0到2^32-1)。这些类型的数值大约可以达到几十亿的数量级。如果使用实数类型，如double，则只能提供约15至16位的有效数字，即最多能够精确表达数百万亿级别的数据。因此，在需要处理超过十几位长度的数值时，无法依赖现有的数据类型进行计算，必须通过编程实现特定的算法来完成这些运算任务。
     
  • 蚂蚁算法的MATLAB完整代码
    优质
    本资源提供了一套完整的基于MATLAB实现的蚂蚁算法源代码，适用于初学者学习及科研人员参考使用。 通过Matlab实现的蚁群算法资源包含三个文件：一个源程序.m文件，一个是命令行需要输入的代码，还有一个是文档结果。这是一份良心代码。
     
  • A*算法的Matlab代码
    优质
    这段简介可以描述为：“A*算法的Matlab代码”提供了使用Matlab编程实现路径寻址的经典A*算法的详细示例和解释。该资源适合学习路径规划和图搜索算法的学生与研究人员。 A*算法的Matlab代码可以处理自定义地图或图片作为输入。在这些图片中，默认情况下绿色代表起始位置，红色表示终点。经过二值化处理后，程序会进行路径规划。本段落件包含7张测试图，尺寸从20x20像素到640x480像素不等。
     
  • A*算法的源代码
    优质
    本资源提供了一个实现经典A*路径搜索算法的源代码，适用于初学者学习和理解该算法的核心逻辑与应用。 A星寻路算法（A*算法）源码实现，用MFC程序模拟动态寻路过程。只实现了最简单的A*算法，MFC消息处理也不完善，仅作参考。