应用于城市道路网的启发式深度优先有向搜索算法,城市道路在路网中的功能

各类寻路算法记录

第一部分，从open list中取一个最佳节点，然后从几个特定方向展开搜索，把每个方向得到的跳跃点，加入open list里。第二部分，就是找到一个跳跃点。对于起始点，可以向所有方向展开搜索。对于其他节点，要看父节点指向本节点的方向，向所有自然邻居和被迫邻居节点方向进行搜索。

不是遍历所有路径，而是所有点。对于m*n的矩阵， 遍历所有点的复杂度是m*n（多项式复杂度），而遍历所有路径的复杂度是4的（m*n）次幂（每个点都有4个可能的方向）。从幂指数复杂度降低到多项式复杂度，这就是A*算法的意义所在。 最优路径是要从终点一步步倒退回来。

A*算法基础与实践【00】入门指南探索A*算法的奥秘，我们将一同走过这段学习之旅。首先，为了理解这个强大的寻路算法，你需要具备基础的：c语言基础、Qt编程基础，以及对数据结构有基本的认识，如：二维数组、多叉树和理解指针的运用。在实现寻路功能时，Qt信号与槽机制以及对Qt窗口坐标系的掌握至关重要。

在许多情况下，该算法可以快速地找到最短路径，同时保证搜索的高效性和最优性。A星算法可以根据当前节点和目标节点之间的距离、周围节点的数量和连接关系等因素来选择下一个要访问的节点，从而逐渐逼近最短路径。

一 完备的规划算法 A*算法 所谓完备就是要达到一个systematic的标准，即：如果在起始点和目标点间有路径解存在那么一定可以得到解，如果得不到解那么一定说明没有解存在。

深度优先搜索和广度优先搜索、A星算法三种算法的区别和联系?

指代不同 深度优先遍历：是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。广度优先遍历：系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。特点不同 深度优先遍历：所有的搜索算法从其最终的算法实现上来看，都可以划分成两个部分──控制结构和产生系统。

这种算法的时间复杂度为O（log n）。深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）：这两种都是图搜索算法，用于在图中查找特定的节点或者路径。DFS是沿着一条路径尽可能深地搜索，直到无法再深入为止，然后回溯到上一个节点，再尝试其他的路径。

最佳优先搜索是一种启发式搜索算法。广度优先搜索和深度优先搜索都属于穷举类型的搜索，需要依次遍历所有的节点，当空间非常大的时候，这种方式的效率就会非常差。而启发式的搜索是对状态控件中的每个点进行评估，然后选出最好的位置。

对于状态数众多的情况，广度优先搜索可以通过循环队列或动态链表进行处理，以提高效率。例如，在黑白棋游戏中，初始状态和目标状态之间可能有大量中间状态，常规深度优先搜索可能会遇到重复，此时广度优先搜索更为适用。利用其单调性，我们可以保证找到从初始状态到目标状态的最短步数序列。

启发式搜索算法产生背景

1、启发式搜索算法的诞生背景 首先，让我们来理解一下状态空间搜索的概念。它是一种将问题求解过程转化为寻找从初始状态到目标状态路径的方法，如同寻找两点间最短路径，起点为问题的初始状态，终点是问题的答案。

2、何谓启发式搜索算法在说它之前先提状态空间搜索。状态空间搜索，如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程。通俗点说，两点之间求一线路，这两点是求解的开始和问题的结果，而这一线路不一定是直线，可以是曲折的。

3、启发式算法的计算量都比较大，所以启发式算法伴随着计算机技术的发展，取得了巨大的成就。 40年代：由于实际需要，提出了启发式算法（快速有效）。 50年代：逐步繁荣，其中 贪婪算法和局部搜索 等到人们的关注。

4、启发式算法可以这样定义：一个 基于直观或经验构造 的算法， 在 可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解 ， 该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。 现阶段，启发式算法以仿自然体算法为主，主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。

5、以下描述，均不是学术用语，仅供大家快乐的阅读） 和声搜索算法（Harmony Search）是受音乐中的和声启发而提出的启发式算法，其提出（发表）年份为2001年，算是一个比较老的算法了。

深度优先和广度优先的区别

1、BFS通常使用队列来实现，其时间复杂度为O（n），其中n为访问节点的数量。与DFS不同的是，BFS不会陷入循环，因此其最坏时间复杂度为O（n）。在正常情况下，深度优先搜索和广度优先搜索的时间复杂度是相同的，均为O（n）。

2、-1-3-5 3-1-2-4-5-6 4-1-3-6 5-2-3-6 6-3-4-5 广度优先搜索就是把每一行按照顺序输出，去掉重复的，即先看1，有1，2，3，4，然后看2，因为有3，4了，所以只要5，然后看3，以此类推。一行行来。

3、广度优先搜索（BFS）：扩展顺序——广度优先；解路径——逐层。 A搜索：扩展顺序——启发式评估优先；解路径——最佳优先，考虑实际代价和估计代价。深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

4、深度搜索是数据结构中 树形结构的一种遍历方法 所谓遍历 就是一个一个查找 搜索就是遍历所有结点并且检查关键字是否匹配 树的深度搜索和广度搜索区别就是 深度搜索是按照深度优先原则 先笔直往下找子结点 找到那个结点后 又找这个结点的子结点。

5、两种算法遍历不唯一。深度优先遍历是一种按照深度优先搜索算法的顺序遍历树或图的方法，从树或图的一个节点开始，访问该节点的所有邻居节点，直到所有邻居节点都被访问过，回溯到上一个节点，继续访问它的邻居节点，直到整个树或图都被访问完为止。