【揭秘C语言编程中的“大A”奥秘】一招轻松掌握复杂算法!

作者:用户RWGD 更新时间:2025-05-29 06:43:48 阅读时间: 2分钟

在C语言编程中,我们经常遇到各种复杂的算法问题。这些算法可能是排序、搜索、字符串处理等。而在这其中,“大A”算法(通常指的是A*搜索算法)是一个非常有用的工具。本文将深入解析“大A”算法的奥秘,并展示如何在一招中轻松掌握它。

一、A*算法概述

A*算法是一种启发式搜索算法,它结合了最佳优先搜索和Dijkstra算法的优点。它的核心思想是评估每个节点的“总代价”,这个总代价由两部分组成:实际成本和启发式估计成本。

  • 实际成本:从起点到当前节点的实际距离。
  • 启发式估计成本:从当前节点到目标节点的估计距离。

A*算法会优先选择总代价最小的节点进行扩展,从而找到从起点到目标的最短路径。

二、A*算法的C语言实现

下面是一个简单的A*算法的C语言实现示例:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <limits.h>

#define MAX_NODES 1000

typedef struct {
    int x, y;
} Point;

typedef struct {
    Point point;
    int g, h, f;
} Node;

Node openList[MAX_NODES];
Node closedList[MAX_NODES];
int openListSize = 0;
int closedListSize = 0;

int heuristic(Point a, Point b) {
    return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y);
}

int findNode(Point p) {
    for (int i = 0; i < openListSize; i++) {
        if (openList[i].point.x == p.x && openList[i].point.y == p.y) {
            return i;
        }
    }
    return -1;
}

void addOpenList(Node node) {
    openList[openListSize++] = node;
}

void addClosedList(Node node) {
    closedList[closedListSize++] = node;
}

void removeOpenList(int index) {
    for (int i = index; i < openListSize - 1; i++) {
        openList[i] = openList[i + 1];
    }
    openListSize--;
}

int main() {
    // 初始化起点和终点
    Point start = {0, 0};
    Point end = {5, 5};

    // 添加起点到开放列表
    Node startNode = {start, 0, heuristic(start, end), 0};
    addOpenList(startNode);

    while (openListSize > 0) {
        // 找到总代价最小的节点
        int minIndex = 0;
        for (int i = 1; i < openListSize; i++) {
            if (openList[i].f < openList[minIndex].f) {
                minIndex = i;
            }
        }

        // 获取当前节点
        Node currentNode = openList[minIndex];
        removeOpenList(minIndex);
        addClosedList(currentNode);

        // 如果到达终点,则结束
        if (currentNode.point.x == end.x && currentNode.point.y == end.y) {
            break;
        }

        // 扩展节点
        Point neighbor;
        neighbor.x = currentNode.point.x - 1;
        neighbor.y = currentNode.point.y;
        if (neighbor.x >= 0 && neighbor.y >= 0 && neighbor.x < 5 && neighbor.y < 5) {
            int index = findNode(neighbor);
            if (index == -1) {
                Node neighborNode = {neighbor, currentNode.g + 1, heuristic(neighbor, end), currentNode.g + 1 + heuristic(neighbor, end)};
                addOpenList(neighborNode);
            } else {
                if (currentNode.g + 1 < openList[index].g) {
                    openList[index].g = currentNode.g + 1;
                    openList[index].f = currentNode.g + 1 + heuristic(neighbor, end);
                }
            }
        }

        neighbor.x = currentNode.point.x + 1;
        neighbor.y = currentNode.point.y;
        if (neighbor.x >= 0 && neighbor.y >= 0 && neighbor.x < 5 && neighbor.y < 5) {
            int index = findNode(neighbor);
            if (index == -1) {
                Node neighborNode = {neighbor, currentNode.g + 1, heuristic(neighbor, end), currentNode.g + 1 + heuristic(neighbor, end)};
                addOpenList(neighborNode);
            } else {
                if (currentNode.g + 1 < openList[index].g) {
                    openList[index].g = currentNode.g + 1;
                    openList[index].f = currentNode.g + 1 + heuristic(neighbor, end);
                }
            }
        }

        neighbor.x = currentNode.point.x;
        neighbor.y = currentNode.point.y - 1;
        if (neighbor.x >= 0 && neighbor.y >= 0 && neighbor.x < 5 && neighbor.y < 5) {
            int index = findNode(neighbor);
            if (index == -1) {
                Node neighborNode = {neighbor, currentNode.g + 1, heuristic(neighbor, end), currentNode.g + 1 + heuristic(neighbor, end)};
                addOpenList(neighborNode);
            } else {
                if (currentNode.g + 1 < openList[index].g) {
                    openList[index].g = currentNode.g + 1;
                    openList[index].f = currentNode.g + 1 + heuristic(neighbor, end);
                }
            }
        }

        neighbor.x = currentNode.point.x;
        neighbor.y = currentNode.point.y + 1;
        if (neighbor.x >= 0 && neighbor.y >= 0 && neighbor.x < 5 && neighbor.y < 5) {
            int index = findNode(neighbor);
            if (index == -1) {
                Node neighborNode = {neighbor, currentNode.g + 1, heuristic(neighbor, end), currentNode.g + 1 + heuristic(neighbor, end)};
                addOpenList(neighborNode);
            } else {
                if (currentNode.g + 1 < openList[index].g) {
                    openList[index].g = currentNode.g + 1;
                    openList[index].f = currentNode.g + 1 + heuristic(neighbor, end);
                }
            }
        }
    }

    return 0;
}

三、总结

通过本文的介绍,相信你已经对A*算法有了深入的了解。A*算法是一种非常实用的搜索算法,它可以应用于各种场景,如路径规划、迷宫求解等。掌握A*算法,可以帮助你轻松解决许多复杂的编程问题。

大家都在看
发布时间:2024-12-11 10:07
时速多少不知道,我实地坐过,是35分钟。如果从进南京南站等车开始,到出地铁进机场为止,包含等车和进出站步行时间,大概是50分钟的样子。。
发布时间:2024-12-10 23:55
《永远跟党走》是中国广抄播电视出版社出版的图书,主要讲述了新中国成立后党领导全国各族人民创造性地完成由新民主主义到社会主义的过渡,开始了在社会主义道路上实现中华民族伟大复兴的历史征程。党的十一届三中全会以来,中国共产党带领全国各族人民以一往。
发布时间:2024-10-30 00:30
在日常生活中,多数人都有出现过在刷牙时出血的现象发生。也有部份人在每天刷牙的时候都会出现牙齿出血的情况,那么就有人想要了解每天刷牙出血怎么回。
发布时间:2024-12-12 02:04
十六号线一期正在审批中。。
发布时间:2024-12-10 12:16
上海地铁14号线将于2020年底通车求采纳。
发布时间:2024-12-10 03:00
方案一:复公交线制路:地铁2号线 → 地铁3号线 → 53路,全程约14.8公里1、从成都东站步行约130米,到达成都东客站2、乘坐地铁2号线,经过6站, 到达春熙路站3、步行约100米,换乘地铁3号线4、乘坐地铁3号线,经过6站, 到达昭。
发布时间:2024-12-14 05:06
双流有站的。一号线三号线五号线六号线机场线 都在在建或者规划中。。
发布时间:2024-11-11 12:01
镂空:普通话读音 为:lòu kōng 。镂空设计运用于包装装潢之中,主要的内容:一是直接在包装造型上进行开口设计。二是运用中国民间剪纸的形式进行装饰。镂空设计给现代包装装潢设计注入了新的活力,呈现出清新、典雅的民族气质。。
发布时间:2024-10-31 04:28
1、加档。操作顺序:低挡加到高挡位,适当冲车油跟上;一踏摘来二踏挂,三抬加油不要忘。动作要点:冲车加速听声响,踏下离合摘空挡;候听油声都有了,再踏离合加一挡。2、减档。操作顺序:到挡减到低速挡,看准车速不要慌;一踏摘来二抬轰,三踏挂挡。
发布时间:2024-11-25 15:57
1.量鞋盒,鞋盒量好了就知要多长和高的隔板了。2.用硬纸板制作隔板,所以先要测量一下所需纸板的高度、长度。中间的格子用包装纸把纸板隔包起来。3.然后把鞋盒再用包装纸包装盒子。还有鞋盖子也要包装哦,看这么漂亮的收纳盒子就完工了,看是不是很。