Python实现A*寻路算法

Python实现A*寻路算法

A寻路算法是一种常见的路径规划算法，可以在图上找到从起点到终点的最短路径。本文将介绍如何用Python实现A算法，并提供完整的源代码。

1. A*算法原理

A算法基于启发式搜索，采用估价函数来评估每个节点的重要性。它通过在未知区域和已知信息之间进行搜索来寻找最佳路径。A算法评估每个节点的代价，这个代价包括起点到该节点的实际距离和从该节点到终点的估计距离。通过评估所有节点的代价，A*算法可以找到最小代价的路径。

2. 实现步骤

（1）定义估价函数

在A*算法中，估价函数用于评估每个节点的代价。我们需要根据当前节点和目标节点之间的距离来定义一个估价函数。这里我们使用曼哈顿距离（Manhattan Distance）作为估价函数，其定义如下：

def h(node, goal):
return abs(node.x - goal.x) + abs(node.y - goal.y)

其中node表示当前节点，goal表示目标节点，x和y表示节点在地图上的坐标。

（2）定义节点类

我们需要定义一个节点类Node，它包含节点的坐标、代价、是否为障碍物等信息。其中代价包括实际距离g和估计距离h，节点类的定义如下：