A星算法。获得最佳路径

时间:2013-12-15 22:12:00

标签: c++ algorithm qt graph a-star

我试图在图表中学习一些关于寻路的新方法 现在我正在探索A-star算法。

我根据Wikipedia编写了我的代码,它运行正常,但有一个问题我试图解决几个小时:

维基百科的实现允许“重建路径” - 它将显示用于查找路径的所有方法。

是否有机会仅显示连接起点和终点的路径而不显示中间步骤(当算法出错时)?

更新2 这是一个节点:

class aNode
{
public:
    QHash<quint64,Node>::iterator it;
    quint64 comeFrom;
    double f;
    double g;
    double h;
}

所以我已经将aNode类中的类型从int更改为double(因为我使用具有真实地理坐标的两个节点之间的距离)并修改了我的算法。
这是:

bool Graph::findPath(Node* node_from, Node* node_to)
{
    QMap<double,aNode> open; // key - cost function f 
    QMap<quint64,aNode> closed; // key - Node id

    aNode sNode;
    sNode.it = nodes.find(node_from->id);
    sNode.g = 0;
    sNode.h = distance(node_from,node_to);
    sNode.f = sNode.g + sNode.h;
    sNode.comeFrom = 0;

    open.insert(sNode.f, sNode);

    while (!open.isEmpty())
    {
        aNode x = open.begin().value();
        if (x.it->id == node_to->id)
        {
            int comeFrom = x.comeFrom;
            while (comeFrom != 0)
            {
                route.push_back(comeFrom);
                comeFrom = closed.find(comeFrom)->comeFrom;
            }
            return true;
        }
        open.remove(x.f);
        closed.insert(x.it->id,x);
        for (int i = 0 ; i < x.it->adj.size() ; i++)
        {
            if (!edges.contains(QPair<quint64,quint64>(x.it->id,x.it->adj[i])))
                continue;
            if (closed.contains(x.it->adj[i]))
                continue;
            aNode y;
            y.it = nodes.find(x.it->adj[i]);
            y.g = x.g + edges.find(QPair<quint64,quint64>(x.it->id,x.it->adj[i]))->cost;
            y.h = distance(&(*y.it),node_to);
            y.f = y.g + y.h;
            y.comeFrom = x.it->id;
            if (open.key(y,-2) == -2)
                open.insert(y.f,y);
            else
                if (y.g < open.find(open.key(y))->g )
                    open.insert(y.f, y);
        }
    }
    return false;
}

但它仍在绘制中间步骤。在我看来史密斯错误的'comeFrom'提交

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您的算法不正确,因为您的开放集是地图,而不是优先级排队。要使星形正确执行,您需要始终评估具有最小成本函数的节点(tentative_score)。在您的情况下aNode x

您可以使用stl priority queue implementation

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