java做a_Java编程实现A*算法完整代码
前言
A*搜尋算法俗稱A星算法。這是一種在圖形平面上，有多個節點的路徑，求出最低通過成本的算法。常用于游戲中
通過二維數組構建的一個迷宮，“%”表示墻壁，A為起點，B為終點，“#”代表障礙物，“*”代表算法計算后的路徑
本文實例代碼結構：
% % % % % % %
% o o o o o %
% o o # o o %
% A o # o B %
% o o # o o %
% o o o o o %
% % % % % % %
=============================
經過A*算法計算后
=============================
% % % % % % %
% o o * o o %
% o * # * o %
% A o # o B %
% o o # o o %
% o o o o o %
% % % % % % % <
算法理論
算法的核心公式為：F=G+H
把地圖上的節點看成一個網格。
G=從起點A,沿著產生的路徑，移動到網格上指定節點的移動消耗，在這個例子里，我們令水平或者垂直移動的耗費為10，對角線方向耗費為14。我們取這些值是因為沿對角線
的距離是沿水平或垂直移動耗費的的根號2，或者約1.414倍。為了簡化，我們用10和14近似。
既然我們在計算沿特定路徑通往某個方格的G值，求值的方法就是取它父節點的G值，然后依照它相對父節點是對角線方向或者直角方向(非對角線)，分別增加14和10。例子中這
個方法的需求會變得更多，因為我們從起點方格以外獲取了不止一個方格。
H=從當前格移動到終點B的預估移動消耗。為什么叫”預估“呢，因為我們沒有辦法事先知道路徑的長度，這里我們使用曼哈頓方法，它計算從當前格到目的格之間水平和垂直
的方格的數量總和，忽略對角線方向。然后把結果乘以10。
F的值是G和H的和，這是我們用來判斷優先路徑的標準，F值最小的格，我們認為是優先的路徑節點。
實現步驟
算法使用java寫的，先看一看節點類的內容
package a_star_search;
/**
* 節點類
* @author zx
*
*/
public class Node {
private int x; //x坐標
private int y; //y坐標
private String value; //表示節點的值
private double FValue = 0; //F值
private double GValue = 0; //G值
private double HValue = 0; //H值
private boolean Reachable; //是否可到達(是否為障礙物)
private Node PNode; //父節點
public Node(int x, int y, String value, boolean reachable) {
super();
this.x = x;
this.y = y;
this.value = value;
Reachable = reachable;
}
public Node() {
super();
}
public int getX() {
return x;
}
public void setX(int x) {
this.x = x;
}
public int getY() {
return y;
}
public void setY(int y) {
this.y = y;
}
public String getValue() {
return value;
}
public void setValue(String value) {
this.value = value;
}
public double getFValue() {
return FValue;
}
public void setFValue(double fValue) {
FValue = fValue;
}
public double getGValue() {
return GValue;
}
public void setGValue(double gValue) {
GValue = gValue;
}
public double getHValue() {
return HValue;
}
public void setHValue(double hValue) {
HValue = hValue;
}
public boolean isReachable() {
return Reachable;
}
public void setReachable(boolean reachable) {
Reachable = reachable;
}
public Node getPNode() {
return PNode;
}
public void setPNode(Node pNode) {
PNode = pNode;
}
}
還需要一個地圖類，在map的構造方法中，我通過創建節點的二維數組來實現一個迷宮地圖，其中包括起點和終點
package a_star_search;
public class Map {
private Node[][] map;
//節點數組
private Node startNode;
//起點
private Node endNode;
//終點
public Map() {
map = new Node[7][7];
for (int i = 0;i<7;i++){
for (int j = 0;j<7;j++){
map[i][j] = new Node(i,j,"o",true);
}
}
for (int d = 0;d<7;d++){
map[0][d].setValue("%");
map[0][d].setReachable(false);
map[d][0].setValue("%");
map[d][0].setReachable(false);
map[6][d].setValue("%");
map[6][d].setReachable(false);
map[d][6].setValue("%");
map[d][6].setReachable(false);
}
map[3][1].setValue("A");
startNode = map[3][1];
map[3][5].setValue("B");
endNode = map[3][5];
for (int k = 1;k<=3;k++){
map[k+1][3].setValue("#");
map[k+1][3].setReachable(false);
}
}
//展示地圖
public void ShowMap(){
for (int i = 0;i<7;i++){
for (int j = 0;j<7;j++){
System.out.print(map[i][j].getValue()+" ");
}
System.out.println("");
}
}
public Node[][] getMap() {
return map;
}
public void setMap(Node[][] map) {
this.map = map;
}
public Node getStartNode() {
return startNode;
}
public void setStartNode(Node startNode) {
this.startNode = startNode;
}
public Node getEndNode() {
return endNode;
}
public void setEndNode(Node endNode) {
this.endNode = endNode;
}
}
下面是最重要的AStar類
操作過程
1從起點A開始，并且把它作為待處理點存入一個“開啟列表”，這是一個待檢查方格的列表。
2尋找起點周圍所有可到達或者可通過的方格，跳過無法通過的方格。也把他們加入開啟列表。為所有這些方格保存點A作為“父方格”。當我們想描述路徑的時候，父方格的資
料是十分重要的。后面會解釋它的具體用途。
3從開啟列表中刪除起點A，把它加入到一個“關閉列表”，列表中保存所有不需要再次檢查的方格。
經過以上步驟，“開啟列表”中包含了起點A周圍除了障礙物的所有節點。他們的父節點都是A,通過前面講的F=G+H的公式，計算每個節點的G，H，F值，并按照F的值大小，從小
到大進行排序。并對F值最小的那個節點做以下操作
4，把它從開啟列表中刪除，然后添加到關閉列表中。
5，檢查所有相鄰格子。跳過那些不可通過的(1.在”關閉列表“中，2.障礙物)，把他們添加進開啟列表，如果他們還不在里面的話。把選中的方格作為新的方格的父節點。
6，如果某個相鄰格已經在開啟列表里了，檢查現在的這條路徑是否更好。換句話說，檢查如果我們用新的路徑到達它的話，G值是否會更低一些。如果不是，那就什么都不
做。(這里，我的代碼中并沒有判斷)
7，我們重復這個過程，直到目標格(終點“B”)被添加進“開啟列表”，說明終點B已經在上一個添加進“關閉列表”的節點的周圍，只需走一步，即可到達終點B。
8，我們將終點B添加到“關閉列表”
9，最后一步，我們要將從起點A到終點B的路徑表示出來。父節點的作用就顯示出來了，通過“關閉列表”中的終點節點的父節點，改變其value值，順藤摸瓜即可以顯示出路徑。
看看代碼
package a_star_search;
import java.util.ArrayList;
public class AStar {
/**
* 使用ArrayList數組作為“開啟列表”和“關閉列表”
*/
ArrayList open = new ArrayList();
ArrayList close = new ArrayList();
/**
* 獲取H值
* @param currentNode：當前節點
* @param endNode：終點
* @return
*/
public double getHValue(Node currentNode,Node endNode){
return (Math.abs(currentNode.getX() - endNode.getX()) + Math.abs(currentNode.getY() - endNode.getY()))*10;
}
/**
* 獲取G值
* @param currentNode：當前節點
* @return
*/
public double getGValue(Node currentNode){
if(currentNode.getPNode()!=null){
if(currentNode.getX()==currentNode.getPNode().getX()||currentNode.getY()==currentNode.getPNode().getY()){
//判斷當前節點與其父節點之間的位置關系(水平？對角線)
return currentNode.getGValue()+10;
}
return currentNode.getGValue()+14;
}
return currentNode.getGValue();
}
/**
* 獲取F值 ： G + H
* @param currentNode
* @return
*/
public double getFValue(Node currentNode){
return currentNode.getGValue()+currentNode.getHValue();
}
/**
* 將選中節點周圍的節點添加進“開啟列表”
* @param node
* @param map
*/
public void inOpen(Node node,Map map){
int x = node.getX();
int y = node.getY();
for (int i = 0;i<3;i++){
for (int j = 0;j<3;j++){
//判斷條件為：節點為可到達的(即不是障礙物，不在關閉列表中)，開啟列表中不包含，不是選中節點
if(map.getMap()[x-1+i][y-1+j].isReachable()&&!open.contains(map.getMap()[x-1+i][y-1+j])&&!(x==(x-1+i)&&y==(y-1+j))){
map.getMap()[x-1+i][y-1+j].setPNode(map.getMap()[x][y]);
//將選中節點作為父節點
map.getMap()[x-1+i][y-1+j].setGValue(getGValue(map.getMap()[x-1+i][y-1+j]));
map.getMap()[x-1+i][y-1+j].setHValue(getHValue(map.getMap()[x-1+i][y-1+j],map.getEndNode()));
map.getMap()[x-1+i][y-1+j].setFValue(getFValue(map.getMap()[x-1+i][y-1+j]));
open.add(map.getMap()[x-1+i][y-1+j]);
}
}
}
}
/**
* 使用冒泡排序將開啟列表中的節點按F值從小到大排序
* @param arr
*/
public void sort(ArrayList arr){
for (int i = 0;i
for (int j = i+1;j
if(arr.get(i).getFValue() > arr.get(j).getFValue()){
Node tmp = new Node();
tmp = arr.get(i);
arr.set(i, arr.get(j));
arr.set(j, tmp);
}
}
}
}
/**
* 將節點添加進”關閉列表“
* @param node
* @param open
*/
public void inClose(Node node,ArrayList open){
if(open.contains(node)){
node.setReachable(false);
//設置為不可達
open.remove(node);
close.add(node);
}
}
public void search(Map map){
//對起點即起點周圍的節點進行操作
inOpen(map.getMap()[map.getStartNode().getX()][map.getStartNode().getY()],map);
close.add(map.getMap()[map.getStartNode().getX()][map.getStartNode().getY()]);
map.getMap()[map.getStartNode().getX()][map.getStartNode().getY()].setReachable(false);
map.getMap()[map.getStartNode().getX()][map.getStartNode().getY()].setPNode(map.getMap()[map.getStartNode().getX()][map.getStartNode().getY()]);
sort(open);
//重復步驟
do{
inOpen(open.get(0), map);
inClose(open.get(0), open);
sort(open);
}
while(!open.contains(map.getMap()[map.getEndNode().getX()][map.getEndNode().getY()]));
//知道開啟列表中包含終點時，循環退出
inClose(map.getMap()[map.getEndNode().getX()][map.getEndNode().getY()], open);
showPath(close,map);
}
/**
* 將路徑標記出來
* @param arr
* @param map
*/
public void showPath(ArrayList arr,Map map) {
if(arr.size()>0){
Node node = new Node();
// node = map.getMap()[map.getEndNode().getX()][map.getEndNode().getY()];
// while(!(node.getX() ==map.getStartNode().getX()&&node.getY() ==map.getStartNode().getY())){
// node.getPNode().setValue("*");
// node = node.getPNode();
// }
}
// map.getMap()[map.getStartNode().getX()][map.getStartNode().getY()].setValue("A");
}
}
最后寫一個Main方法
package a_star_search;
public class MainTest {
public static void main(String[] args) {
Map map = new Map();
AStar aStar = new AStar();
map.ShowMap();
aStar.search(map);
System.out.println("=============================");
System.out.println("經過A*算法計算后");
System.out.println("=============================");
map.ShowMap();
}
}
修改地圖再測試一下，看看效果
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% o o o o o %
% o o # o o %
% A o # o B %
% o o # o o %
% o o o o o %
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經過A*算法計算后
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% A o # o B %
% o o # o o %
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總結
保證找到最短路徑(最優解的)條件，關鍵在于估價函數h(n)的選取：估價值h(n)<=n到目標節點的距離實際值，這種情況下，搜索的點數多，搜索范圍大，效率低。但能得到
最優解。如果估價值>實際值,搜索的點數少，搜索范圍小，效率高，但不能保證得到最優解。
最大的感觸就是：做事最忌三天打漁，兩天曬網。量可以不大，但必須有連續性，貴在堅持。
希望每一個程序員，都能開心的敲著代碼，做自己喜歡做的事。
以上就是本文關于Java編程實現A*算法完整代碼的全部內容，希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續參閱本站其他相關專題，如有不足之處，歡迎留言指出。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的java做a_Java编程实现A*算法完整代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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