# A星算法

**Repository Path**: flowing-lightcc/a-star-algorithm

## Basic Information

- **Project Name**: A星算法
- **Description**: A星算法
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-02-05
- **Last Updated**: 2025-02-05

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# A星算法

个人理解：
寻路算法，BFS的一拓展，主要是基于三个参数
实际代价G：表示从起点出发移动到地图上当前单元格的移动耗费。例如，我们可以采用从起点开始，经过多少次上下左右移动才移动到指定点作为实际代价G。
预估代价H：表示从当前单元格移动到终点的预估耗费。在实际编程中，我们通常采用曼哈顿距离(Manhattan Distance)作为预估代价H，当然也可以采用欧几里得距离(Euclidean Distance)作为预估代价。
总代价F：G+H
pre数组：记录前一个节点
valueF数组：记录所有点的F值
过程：
通过优先权队列open存储所有没有访问过的点（以F为基准）
每次寻找最小代价的节点作为下一个节点，然后遍历四周有效节点计算其F值
把遍历过的节点加入close（遍历过的节点）中
如果终点已经在close中，则说明已找到最佳路径