我们在解决图问题的时候,通常需要使用DFS和BFS搜索,可是这两种搜索方式的效率较低,我们会遍历到很多空白节点,有没有办法可以优化这种低效问题呢?今天要推出我们的主角:启发式搜索。

一、A*

什么是A*算法?

A* 算法是一种路径搜索算法,用于在图形(如地图)中寻找最短路径。A* 算法基于启发式搜索和贪心搜索的思想,通过估计从起始点到目标点的距离来选择下一步移动。它综合考虑了已走过的路径长度(即实际代价)和估计的剩余路径长度(即启发代价),找到从起始点到目标点的最佳路径。

A*算法使用一个开放列表和一个关闭列表来追踪已探索的节点。它通过计算每个节点的“f值”来确定下一步移动。f值等于从起始点到当前节点的实际代价(即已走过的路径长度)加上从当前节点到目标点的估计代价(即剩余路径长度)。

A*算法在每一步中选择f值最小的节点来移动。当找到目标点或遍历完所有可能的节点时,算法停止。如果找到目标点,路径会被重构,即从目标点沿父节点指针一直回溯到起始点。这样就找到了从起始点到目标点的最短路径。

A*算法在寻找路径问题中被广泛应用,例如在游戏中的AI路径规划、地图导航和机器人路径规划等。它具有较高的效率和准确性,并且可以根据需要进行优化和改进。

在A* 算法中,我们需要构建一个估价函数,简单来说,A*算法就是BFS+优先队列+估价函数

估价函数:

 

f

(

i

)

=

g

(

i

)

+

h

(

i

)

\ f(i) = g(i) + h(i)

 f(i)=g(i)+h(i) 其中g(i)是Dijkstra算法计算的当前i点离起点的最短路径,h(i)是用贪心算法预估当前i点到达终点需要的最短路径,但这里的预测不一定准确,在寻路时碰壁可以回溯到之前节点,重新寻找其他节点

如何设计h函数? (1)曼哈顿距离:只能在四个方向(上下左右)移动

h

(

i

)

=

a

b

s

(

i

.

x

t

.

x

)

+

a

b

s

(

i

.

y

t

.

y

)

h(i) = abs(i.x - t.x) + abs(i.y - t.y)

h(i)=abs(i.x−t.x)+abs(i.y−t.y) (2)对角线距离:只能在八个方向移动

h

(

i

)

=

m

a

x

(

a

b

s

(

i

.

x

t

.

x

)

,

a

b

s

(

i

.

y

t

.

y

)

)

h(i) = max(abs(i.x - t.x),abs(i.y - t.y))

h(i)=max(abs(i.x−t.x),abs(i.y−t.y)) (3)欧几里得距离:可以向任何方向移动

h

(

i

)

=

s

q

r

t

(

(

i

.

x

t

.

x

)

2

+

(

i

.

y

t

.

y

)

2

)

h(i) = sqrt((i.x - t.x)^2 + (i.y - t.y)^2)

h(i)=sqrt((i.x−t.x)2+(i.y−t.y)2)

二、IDDFS

IDDFS(Iterative Deepening Depth-First Search)是一种启发式搜索算法,可用于在图或树上进行深度优先搜索(DFS)。

IDDFS结合了迭代深化和深度优先搜索的特点。它的基本思想是进行一系列深度限制的DFS,从深度为1开始,逐渐增加深度直到找到目标节点或遍历完整个图或树。

IDDFS的过程如下:

以深度为1开始,执行DFS搜索,探索从起始节点出发的深度为1的路径。如果在深度为1的搜索中找到目标节点,搜索结束,返回结果。如果在深度为1的搜索中没有找到目标节点,增加深度限制,将深度限制设为2,然后重复步骤1和2。不断增加深度限制并重复步骤1和2,直到找到目标节点或遍历完整个图或树。

IDDFS的优点是可以控制搜索深度,避免无限循环或过度搜索的问题。它对于搜索空间较大且没有完整的启发式信息时非常有用。然而,IDDFS的时间复杂度较高,可能需要重复许多次深度受限的DFS搜索。

总结起来,IDDFS是一种可以在深度优先搜索中控制搜索深度的算法,适用于在没有完整启发式信息的情况下搜索图或树结构。

三、IDA*

IDA* 是结合A*与IDDFS的算法,即有估价函数的IDDFS,效率很高

下面给出一道IDA*的例题

#include

#include

const int N = 100;//设置最大层次

int num[N];//记录某一条路径上的数字,num[i]即该路径的第i个节点

int n, depth;

bool dfs(int now,int d){//now为当前路径走到的数字,d为now所在的层数

if(d > depth)

return false;

if(now == n)

return true;

if(now << (depth - d) < n)//预估函数,如果最乐观的倍增法都无法在剩余可走层数到达最后结果,直接剪枝

return false;

num[d] = now;

for (int i = 0; i <= d; i++){//继续下一层

if(dfs(now + num[i], d + 1))

return true;//加

else if(dfs(now - num[i],d + 1))

return true;

}

return false;

}

int main(){

while(~scanf("%d",&n) && n != 0){

for (depth = 0;; depth++){//IDDFS

memset(num, 0, sizeof(num));

if(dfs(1,0)){

break;

}

}

printf("%d\n", depth);

}

return 0;

}

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