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線路規(guī)劃,尋路算法介紹及代碼實現(xiàn)

人工智能 算法
下面是對Dijkstra算法和A*算法的詳細介紹,包括算法思路、過程和使用C#或Java實現(xiàn)的源代碼。這兩種算法都是常用的尋路算法,可以根據(jù)具體需求選擇使用。

尋路算法是計算機圖形學和人工智能領域中常用的算法之一,用于計算從一個點到另一個點的最短路徑或最優(yōu)路徑。在本文中,我將詳細介紹兩種常用的尋路算法:Dijkstra算法和A*算法。

Dijkstra算法

Dijkstra算法是一種廣度優(yōu)先搜索算法,用于尋找圖中兩點之間的最短路徑。算法的思路如下:

創(chuàng)建一個集合S,用于存放已經找到最短路徑的頂點。

創(chuàng)建一個集合Q,用于存放還未找到最短路徑的頂點。

初始化距離數(shù)組dist,將起始點到其余點的距離設置為無窮大,起始點到自身的距離設置為0。

重復以下步驟,直到集合Q為空:

  • 在集合Q中找到距離起始點最近的頂點u,并將其加入集合S。
  • 對于頂點u的每個鄰居頂點v,更新起始點到v的距離dist[v],如果dist[v] > dist[u] + edge(u, v),則更新dist[v]為dist[u] + edge(u, v)。

最終,dist數(shù)組中存儲的就是起始點到各個頂點的最短路徑。

下面是使用C#實現(xiàn)的Dijkstra算法的源代碼:

class DijkstraAlgorithm
{
    private int[,] graph;
    private int size;

    public DijkstraAlgorithm(int[,] graph)
    {
        this.graph = graph;
        this.size = graph.GetLength(0);
    }

    public int[] FindShortestPath(int start, int end)
    {
        int[] dist = new int[size];
        bool[] visited = new bool[size];

        for (int i = 0; i < size; i++)
        {
            dist[i] = int.MaxValue;
            visited[i] = false;
        }

        dist[start] = 0;

        for (int count = 0; count < size - 1; count++)
        {
            int u = GetMinDistance(dist, visited);
            visited[u] = true;

            for (int v = 0; v < size; v++)
            {
                if (!visited[v] && graph[u, v] != 0 && dist[u] != int.MaxValue
                    && dist[u] + graph[u, v] < dist[v])
                {
                    dist[v] = dist[u] + graph[u, v];
                }
            }
        }

        return dist;
    }

    private int GetMinDistance(int[] dist, bool[] visited)
    {
        int minDist = int.MaxValue;
        int minIndex = -1;

        for (int v = 0; v < size; v++)
        {
            if (!visited[v] && dist[v] <= minDist)
            {
                minDist = dist[v];
                minIndex = v;
            }
        }

        return minIndex;
    }
}

A算法

A算法是一種啟發(fā)式搜索算法,用于尋找圖中兩點之間的最短路徑。算法的思路如下:

創(chuàng)建一個優(yōu)先隊列openSet,用于存放待探索的頂點。

創(chuàng)建一個數(shù)組gScore,用于存放起始點到每個頂點的實際代價。

創(chuàng)建一個數(shù)組fScore,用于存放起始點通過每個頂點到達目標點的估計代價。

將起始點加入openSet,并將gScore[start]設置為0,fScore[start]設置為起始點到目標點的估計代價。

重復以下步驟,直到openSet為空:

  • 在openSet中找到fScore最小的頂點current。
  • 如果current等于目標點,表示已經找到最短路徑,返回路徑。
  • 將current從openSet中移除。
  • 對于current的每個鄰居頂點neighbor,計算從起始點到neighbor的實際代價tempGScore,如果tempGScore小于gScore[neighbor],更新gScore[neighbor]為tempGScore,并計算fScore[neighbor] = gScore[neighbor] + 估計代價。如果neighbor不在openSet中,將其加入openSet。

如果openSet為空,表示無法到達目標點,返回空。

下面是使用Java實現(xiàn)的A*算法的源代碼:

import java.util.*;

class AStarAlgorithm {
    private int[][] graph;
    private int size;

    public AStarAlgorithm(int[][] graph) {
        this.graph = graph;
        this.size = graph.length;
    }

    public List<Integer> findShortestPath(int start, int end) {
        PriorityQueue<Node> openSet = new PriorityQueue<>();
        int[] gScore = new int[size];
        int[] fScore = new int[size];
        int[] cameFrom = new int[size];
        boolean[] visited = new boolean[size];

        Arrays.fill(gScore, Integer.MAX_VALUE);
        Arrays.fill(fScore, Integer.MAX_VALUE);
        Arrays.fill(cameFrom, -1);

        gScore[start] = 0;
        fScore[start] = heuristicCostEstimate(start, end);
        openSet.offer(new Node(start, fScore[start]));

        while (!openSet.isEmpty()) {
            int current = openSet.poll().index;

            if (current == end) {
                return reconstructPath(cameFrom, current);
            }

            visited[current] = true;

            for (int neighbor = 0; neighbor < size; neighbor++) {
                if (graph[current][neighbor] != 0 && !visited[neighbor]) {
                    int tempGScore = gScore[current] + graph[current][neighbor];

                    if (tempGScore < gScore[neighbor]) {
                        cameFrom[neighbor] = current;
                        gScore[neighbor] = tempGScore;
                        fScore[neighbor] = gScore[neighbor] + heuristicCostEstimate(neighbor, end);

                        if (!openSet.contains(new Node(neighbor, fScore[neighbor]))) {
                            openSet.offer(new Node(neighbor, fScore[neighbor]));
                        }
                    }
                }
            }
        }

        return null;
    }

    private int heuristicCostEstimate(int start, int end) {
        // 估計代價的計算方法,例如歐幾里得距離、曼哈頓距離等
        return Math.abs(end - start);
    }

    private List<Integer> reconstructPath(int[] cameFrom, int current) {
        List<Integer> path = new ArrayList<>();
        path.add(current);

        while (cameFrom[current] != -1) {
            current = cameFrom[current];
            path.add(0, current);
        }

        return path;
    }

    private class Node implements Comparable<Node> {
        public int index;
        public int fScore;

        public Node(int index, int fScore) {
            this.index = index;
            this.fScore = fScore;
        }

        @Override
        public int compareTo(Node other) {
            return Integer.compare(this.fScore, other.fScore);
        }

        @Override
        public boolean equals(Object obj) {
            if (this == obj) {
                return true;
            }
            if (obj == null || getClass() != obj.getClass()) {
                return false;
            }
            Node other = (Node) obj;
            return index == other.index;
        }

        @Override
        public int hashCode() {
            return Objects.hash(index);
        }
    }
}

以上是對Dijkstra算法和A*算法的詳細介紹,包括算法思路、過程和使用C#或Java實現(xiàn)的源代碼。這兩種算法都是常用的尋路算法,可以根據(jù)具體需求選擇使用。
當然在現(xiàn)在的城市里導航軟件軟件可以給我們規(guī)劃好。

責任編輯:姜華 來源: 今日頭條
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