数据结构---A星寻路算法

A星寻路算法

  • 第一步
  • 第二步
  • 第三步
  • 第四步
  • JAVA实现

用于寻找有效路径的算法。

定义俩个集合
OpenList:可到达的格子
CloseList:已到达的格子

每一个格子都具有F、G、H这3个属性

  1. G:从起点走到当前格子的成本,也就是已经花费了多少步。
  2. H:在不考虑障碍的情况下,从当前格子走到目标格子的距离,也就是离目标还有多远。
  3. F:G和H的综合评估,也就是从起点到达当前格子,再从当前格子到达目标格子的总步数。
  4. 公式如下:F = G + H

在下面例子中,格子的左下方数字是G,右下方是H,左上方是F。

第一步

把起点放入OpenList,也就是刚才所说的可到达格子的集合
数据结构---A星寻路算法_第1张图片
OpenList:Grid(1,2)
CloseList:

第二步

找出OpenList中F值最小的方格作为当前方格
(此时OpenList中只有唯一的方格Grid(1,2),把当前格子移出OpenList,放入CloseList)

数据结构---A星寻路算法_第2张图片

OpenList:
CloseList:Grid(1,2)

第三步

找出当前方格(刚刚检查过的格子)上、下、左、右所有可到达的格子,看它们是否在OpenList或CloseList当中。如果不在,则将它们加入OpenList,计算出相应的G、H、F值,并把当前格子作为它们的“父节点”。
数据结构---A星寻路算法_第3张图片
数据结构---A星寻路算法_第4张图片

一个格子的“父节点”代表它的来路,在输出最终路线时会用到

第四步

重复刚才的第2步和第3步,直到找到终点为止

启发式搜索:以估值高低来决定搜索优先次序的方法

JAVA实现

package practice;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class AStar {

    //迷宫地图
    public static final int[][] MAZE = {
            { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 },
            { 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0 },
            { 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0 },
            { 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0 },
            { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 }
    };

    /**
     * A星寻路主逻辑
     * @param start  迷宫起点
     * @param end  迷宫终点
     */
    public static Grid aStarSearch(Grid start, Grid end) {
        ArrayList<Grid> openList = new ArrayList<Grid>();
        ArrayList<Grid> closeList = new ArrayList<Grid>();
        //把起点加入 openList
        openList.add(start);
        //主循环,每一轮检查一个当前方格节点
        while (openList.size() > 0) {
            // 在openList中查找 F值最小的节点作为当前方格节点
            Grid currentGrid = findMinGird(openList);
            // 当前方格节点从openList中移除
            openList.remove(currentGrid);
            // 当前方格节点进入 closeList  (表示 已达 )
            closeList.add(currentGrid);
            // 找到currentGrid节点的所有邻近节点
            List<Grid> neighbors = findNeighbors(currentGrid, openList, closeList);
            for (Grid grid : neighbors) {
                //邻近节点不在openList中,标记父亲、G、H、F,并放入openList
                grid.initGrid(currentGrid, end);
                openList.add(grid);//这一些节点 可达
            }
            //如果终点在openList中(可达终点),直接返回终点格子
            for (Grid grid : openList){
                if ((grid.x == end.x) && (grid.y == end.y)) {
                    return grid;
                }
            }
        }
        //openList用尽,仍然找不到终点,说明终点不可到达,返回空
        return null;
    }

    //在openList中遍历所有元素,查找 F值最小的节点
    private static Grid findMinGird(ArrayList<Grid> openList) {
        Grid tempGrid = openList.get(0);
        for (Grid grid : openList) {
            if (grid.f < tempGrid.f) {
                tempGrid = grid;
            }
        }
        return tempGrid;
    }
    /**
     * 找到grid节点的所有邻近节点,存储到ArrayList类型的数组gridList中。
     * @param grid      就是当前节点,找他的左右上下节点
     * @param openList  可到达的格子
     * @param closeList 已到达的格子
     * @return 到达终点最优路径的那个节点(F值的最优)
     */
    private static ArrayList<Grid> findNeighbors(Grid grid, List<Grid> openList, List<Grid> closeList) {
        //用于存放grid的上下左右邻居节点
        ArrayList<Grid> gridList = new ArrayList<Grid>();
        //grid的左面节点
        if (isValidGrid(grid.x, grid.y-1, openList, closeList)) {
            gridList.add(new Grid(grid.x, grid.y - 1));
        }
        //grid的右面节点
        if (isValidGrid(grid.x, grid.y+1, openList, closeList)) {
            gridList.add(new Grid(grid.x, grid.y + 1));
        }
        //grid的上面节点
        if (isValidGrid(grid.x-1, grid.y, openList, closeList)) {
            gridList.add(new Grid(grid.x - 1, grid.y));
        }
        //grid的下面节点
        if (isValidGrid(grid.x+1, grid.y, openList, closeList)) {
            gridList.add(new Grid(grid.x + 1, grid.y));
        }
        return gridList;
    }

    //依据下标x,y来判断节点(x,y)是否实际可达
    private static boolean isValidGrid(int x, int y, List<Grid> openList, List<Grid> closeList) {
        //是否超过边界
        if (x < 0 || x >= MAZE.length || y < 0 || y >= MAZE[0].length) {
            return false;
        }
        //是否有障碍物
        if(MAZE[x][y] == 1){
            return false;
        }
        //是否已经在openList中
        if(containGrid(openList, x, y)){
            return false;
        }
        //是否已经在closeList中
        if(containGrid(closeList, x, y)){
            return false;
        }
        return true;
    }

    //判断List数组中是否有x,y值的节点
    private static boolean containGrid(List<Grid> grids, int x, int y) {
        for (Grid grid : grids) {
            if ((grid.x == x) && (grid.y == y)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    static class Grid {
        public int x;
        public int y;
        public int f;
        public int g;  //从起点走到当前格子的成本,也就是已经花费了多少步。
        public int h;
        public Grid parent;

        public Grid(int x, int y) {
            this.x = x;
            this.y = y;
        }

        /**
         * 将可达的新节点初始化参数值(放入openList数组里面)
         * @param parent  标记当前节点的父节点
         * @param end     标记终点
         *     根据parent节点的g,h,f值更新当前节点的值
         *  g  从起点走到当前格子的成本,也就是已经花费了多少步。g+1
         *  h  在不考虑障碍的情况下,从当前格子走到目标格子的距离,也就是离目标还有多远。
         *  f          f = g + h
         */
        public void initGrid(Grid parent, Grid end){
            this.parent = parent;
            this.g = parent.g + 1;
            this.h = Math.abs(this.x - end.x) + Math.abs(this.y - end.y);
            this.f = this.g + this.h;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        //设置起点和终点
        Grid startGrid = new Grid(2, 1);
        Grid endGrid = new Grid(2, 5);
        //搜索迷宫终点resultGrid (如果找不到就是null)
        Grid resultGrid = aStarSearch(startGrid, endGrid);
        //回溯迷宫路径
        ArrayList<Grid> path = new ArrayList<Grid>();
        while (resultGrid != null) {
            path.add(new Grid(resultGrid.x, resultGrid.y));
            resultGrid = resultGrid.parent;
        }
        //输出迷宫和路径,路径用星号表示
        for (int i = 0; i < MAZE.length; i++) {
            for (int j = 0; j < MAZE[0].length; j++) {
                if (containGrid(path, i, j)) {
                    System.out.print("*, ");
                } else {
                    System.out.print(MAZE[i][j] + ", ");
                }
            }
            System.out.println();
        }
    }
}  

数据结构---A星寻路算法_第5张图片

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