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为什么A*的复杂度在内存中是指数级的?
维基百科关于 A 复杂度的说法如下 链接在这里 http en wikipedia org wiki A search algorithm 比当时更成问题 复杂度是A 的内存使用量 在 最坏的情况 也必须记住 指数数量的节点 我不认为这是正
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如果我使用 4 倍曼哈顿距离作为 15-Puzzle 的启发式,为什么 A* 会更快
我已经实现了 A 算法来解决 15 个难题 我进行了一项研究 寻找一些可行或可接受的启发法 寻找快速解决方案 我发现使用 4 曼哈顿距离作为启发法总是可以在不到一秒的时间内解决任何 15 个谜题 我尝试过这个并且有效 我试图找到答案 但找不
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A* 寻路不采用最短路径
我的 A 寻路功能总是能到达预期目的地 但它几乎总是有点偏离路线 这是一个例子 我制作了一张漂亮的图片来展示我的问题 但显然直到我的声誉达到 10 后它才会发布 抱歉 我是新人 P 本质上 它会尽可能向左或向上拉动 而不实际向路径添加更多图
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angelscript
路径未到达我的 A* 算法中的结束节点
继从如何在大空间范围内加速最小成本路径模型 https stackoverflow com questions 23202199 how to speed up least cost path model at large spatial
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如何在 QuickGraph Dijkstra 或 A* 中设置目标顶点
我使用的是 QuickGraph 3 6 版 我找到了函数 SetRootVertex 但没有 SetTagretVertex 我需要这个 因为我正在巨大的图中搜索短路径 这会大大加快程序速度 有问题的类是 DijkstraShortest
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Dijkstra
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大地图寻路
我正在创建一个带有 10 000 x 10 000 地图的游戏 我希望用户能够设置位置并让计算机立即找到最佳路径 然而 由于地图是10 000 x 10 000 有100 000 000个节点 并且通过诸如A 或Dijkstra之类的传统方
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Pathfinding
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如何实现A*算法? [关闭]
Closed 这个问题需要多问focused help closed questions 目前不接受答案 在 C 中简单实现 AN A 星 算法应该采用哪种方法 本文 https web archive org web 2017050503
c
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明星算法:距离启发式
我正在使用 A 星算法 如此处所示 取自http code activestate com recipes 578919 python a pathfinding with binary heap http code activestate
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当网格地图中有多个目标时,如何设计A*的启发式?
我面临一个问题 我必须使用 A 来搜索地图 并且该地图中有多个目标需要达到 我的目标是扩展地图中的最少节点 关于如何设计这个 A 算法的启发式有什么想法吗 谢谢 假设 多个目标 是指您想要实现的目标any one 只需取所有启发式中的最小值
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最快的跨平台 A* 实施?
有这么多可用的实现 使用小网格的 C 执行速度最快 CPU 占用最少 二进制文件最小 跨平台 Linux Mac Windows iPhone A 实现是什么 实施 谷歌返回 http www heyes jones com astar h
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A* 用于寻找最短路径并避开障碍物
我必须获得二维两点之间的 最短 最佳 距离 我必须避免可能连接在一起的线条形状 关于如何表示我可以行驶的节点有什么建议吗 我曾想过制作一个网格 但这听起来不太准确或优雅 如果一条线的任何点位于正方形内 该节点是正方形的中心 我会认为该节点不
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图搜索和树搜索有什么区别?
有什么区别图搜索 and 树搜索有关 DFS A 搜索的版本人工智能 从现有的答案来看 这个概念似乎存在很多混乱 问题始终是图表 树搜索和图搜索之间的区别并不在于问题图是树还是一般图 始终假设您正在处理一般图表 区别在于遍历模式用于搜索图形
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寻找有界子图之间的最小割集
如果游戏地图被划分为子图 如何最小化子图之间的边 我有一个问题 我试图通过基于网格的游戏 如 pacman 或 sokoban 进行 A 搜索 但我需要找到 外壳 外壳是什么意思 子图尽可能少切边 http en wikipedia org
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解决8字谜题的有效方法是什么?
8 拼图是一块有 9 个位置的方板 由 8 个编号的图块和一个间隙填充 在任何时候 与间隙相邻的图块都可以移动到间隙中 从而创建新的间隙位置 换句话说 间隙可以与相邻 水平和垂直 的图块交换 游戏的目标是从任意配置的图块开始 然后移动它们以
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通过四维数据寻路
问题是找到飞机穿过四维风 不同高度的风 并且随着飞行而变化的风 预测风模型 的最佳路线 我使用了传统的 A 搜索算法 并对其进行了修改 使其能够在 3 维和风向量中工作 它在很多情况下都有效 但速度非常慢 我正在处理大量数据节点 并且不适用
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Pathfinding
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路径查找算法:A* 与跳跃点搜索
我知道 A 比 Dijkstra 算法更好 因为它考虑了启发式值 但是从 A 和跳跃点搜索来看 哪种算法是在有障碍物的环境中找到最短路径的最有效算法 有何不同 跳跃点搜索是基于图表上的某些条件的改进的 A 因此 如果满足这些条件 主要是统一
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Pathfinding
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A*,开放列表的最佳数据结构是什么?
免责声明 我真的相信这不是类似问题的重复 我读过这些内容 他们 大多数 建议使用堆或优先级队列 我的问题更多的是 我不明白这些在这种情况下如何运作 简而言之 我指的是典型的 A A star 寻路算法 如维基百科上所述 例如 https e
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如何使用 A-Star 或 Dijkstra 算法解决 15 个难题?
我在一本人工智能书籍中读到 用于模拟或游戏中寻路的流行算法 A Star Dijkstra 也被用来解决著名的 15 谜题 谁能给我一些关于如何将 15 个拼图简化为节点和边图的指示 以便我可以应用其中一种算法 如果我将图中的每个节点视为游
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Dijkstra
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Astar 可以多次访问节点吗?
我一直在阅读维基百科的 Astararticle 在他们的实现中 他们检查每个节点是否在closed设置 如果是这样 他们会跳过它 是不是有可能 如果启发式是可以接受的 但是NOT一致 我们可能需要重新访问一个节点两次 或更多次 才能改进它
astar
如何使用A*算法找到最佳的3条路线
在 A 中 通常您得到的结果只是一条路径 对于给定的出发地和目的地 是否有可能根据 A 有 3 条推荐路径 所以第二个返回的是第二最佳路径 第三个返回的是第三最佳路径 我正在考虑也许以某种方式修改启发式以反映第二和第三最佳路径 你们觉得怎么
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