有人听过A*算法吗？知道的高人进来
有人听过A*算法吗？知道的高人进来聊聊！
是不是关于碰撞检测的
[解决办法]
A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。
公式表示为： f(n)=g(n)+h(n),
其中f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数，
g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，
h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。
保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数h(n)的选取：
估价值h(n)<= n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。但能得到最优解。
如果 估价值>实际值, 搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。
编辑本段
估价值与实际值越接近，估价函数取得就越好
例如对于几何路网来说，可以取两节点间欧几理德距离（直线距离）做为估价值，即f=g(n)+sqrt((dx-nx)*(dx-nx)+(dy-ny)*(dy-ny))；这样估价函数f在g值一定的情况下，会或多或少的受估价值h的制约，节点距目标点近，h值小，f值相对就小，能保证最短路的搜索向终点的方向进行。明显优于Dijstra算法的毫无无方向的向四周搜索。
conditions of heuristic
Optimistic (must be less than or equal to the real cost)
As close to the real cost as possible
编辑本段
详细内容
主要搜索过程伪代码如下：
创建两个表，OPEN表保存所有已生成而未考察的节点，CLOSED表中记录已访问过的节点。
算起点的估价值;
将起点放入OPEN表;
while(OPEN!=NULL)
{
从OPEN表中取估价值f最小的节点n;
if(n节点==目标节点){
break;
}
for(当前节点n 的每个子节点X)
{
算X的估价值;
if(X in OPEN)
{
if( X的估价值小于OPEN表的估价值 ){
把n设置为X的父亲;
更新OPEN表中的估价值; //取最小路径的估价值
}
}
if(X inCLOSE) {
if( X的估价值小于CLOSE表的估价值 ){
把n设置为X的父亲;
更新CLOSE表中的估价值;
从CLOSE表中移出节点, 并放入OPEN表中 //取最小路径的估价值
}
}
if(X not inboth){
把n设置为X的父亲;
求X的估价值;
并将X插入OPEN表中; //还没有排序
}
}//end for
将n节点插入CLOSE表中;
按照估价值将OPEN表中的节点排序; //实际上是比较OPEN表内节点f的大小，从最小路径的节点向下进行。
}//end while(OPEN!=NULL)
保存路径，即 从终点开始，每个节点沿着父节点移动直至起点，这就是你的路径；
编辑本段
启发式搜索其实有很多的算法
比如：局部择优搜索法、最好优先搜索法等等。当然A*也是。这些算法都使用了启发函数，但在具体的选取最佳搜索节点时的策略不同。像局部择优搜索法，就是在搜索的过程中选取“最佳节点”后舍弃其他的兄弟节点，父亲节点，而一直得搜索下去。这种搜索的结果很明显，由于舍弃了其他的节点，可能也把最好的节点都舍弃了，因为求解的最佳节点只是在该阶段的最佳并不一定是全局的最佳。最好优先就聪明多了，他在搜索时，便没有舍弃节点（除非该节点是死节点），在每一步的估价中都把当前的节点和以前的节点的估价值比较得到一个“最佳的节点”。这样可以有效的防止“最佳节点”的丢失。那么A*算法又是一种什么样的算法呢？
