javascript a星 算法 寻路

JavaScript A星算法寻路是一种非常普遍的算法，用于解决路径规划问题。A星算法通过考虑路线上的每个节点的代价和估算剩余代价，以进行最优路径选择。此算法比传统的Dijkstra算法更快更准确。

让我们看一下使用A星算法寻找地图上两点之间的最短路径的示例：

function a_star(start, end) {
var closed_set = [], open_set = [start], came_from = {
}
    ;
var g_score = {
}
, f_score = {
}
    ;
    g_score[start] = 0;
    f_score[start] = heuristic_cost_estimate(start, end);
    while (open_set.length >
0) {
    var current = lowest_f_score(open_set, f_score);
if (current === end) {
    return reconstruct_path(came_from, end);
}
    remove_item(open_set, current);
    closed_set.push(current);
for (var n in neighbors(current)) {
    if (closed_set.indexOf(n) >
    = 0) continue;
    var tentative_g_score = g_score[current] + distance_between(current, n);
    var tentative_is_better = false;
    if (open_set.indexOf(n)
在上述代码中，我们可以看到首先定义了一些必要的变量，包括open_set，closed_set，g_score，f_score和came_from等。然后，使用while循环进行A星算法的实际计算，直到找到最优路径或open_set为空。在每个迭代中，我们找到目前f_score最小的点，并对其周围的邻居进行处理，计算新的g_score和f_score，同时更新我们的came_from散列表中的路径。
在以上示例中，我们使用了two_heuristic_cost_estimate()函数作为启发函数，这个函数估计从当前点到终点的距离。启发函数的选择可能有很多种，例如：Manhattan距离，对角线距离等。可能需要根据具体情况进行选择。
因此，A星算法是一种非常有用的路径规划算法，它可以应用于很多领域。例如，在计算机游戏开发中，我们可以使用A星算法来计算NPC移动的路径，而在控制机器人等智能机器中，则可以使用此算法来计算机器人的路径规划。
总之，了解A星算法，可以帮助你解决需要路径规划的问题，使你的编程更加高效和精确。

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