A*算法也是在图中求解最短路径的算法。由狄克斯特拉算法发展而来，与之不同的是，A*不会计算起点到所有顶点的最短路径。A*算法先定一个估算值，实际计算路径的时候，
大家好，今天来为大家分享图搜索的A* 算法的一些知识点，和的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
估计值的估计是根据已知信息人工估计的。该值最好应该非常接近实际值。如果无法估计该值，则无法使用A* 算法。
例如：从S点到G点，图中标注了途中所有顶点的权重。如果使用Dijkstra算法，则必须计算距每个顶点的距离。事实上，蓝色箭头的两个方向都在远离G点。
我们先根据A*算法估计一个值。这里根据直线距离估计为5（等腰直角三角形的斜边长度是2乘以4的平方的根，所以结果估计为5或6）。这有效地避免了无效搜索。
原创文章，作者：小su，如若转载，请注明出处：https://www.sudun.com/ask/140384.html
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用户评论
怪咖
A*算法真的太棒了吧！我之前一直在学习图论，这个算法简直是解题神器！讲解得很清楚，能很好的解释其原理，我现在试着用它解决一些实际问题，感觉很有潜力.
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闷骚闷出味道了
文章写的不错，把A*算法的关键点都讲得很清晰。不过我有个疑问，A*算法的启发函数的设计对结果的影响很大，选择什么样的启发函数会影响搜索效率？文中有没有什么相关的讨论呢？
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作业是老师的私生子
学了一下A*算法，感觉还是很绕，之前没见过这种用估价函数来引导搜索的思路。不过看了这个文章之后，还是比较容易理解了。希望以后能自己写个程序来实践一下！
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命硬
图搜索算法那么多啊，为什么要重点介绍A*？感觉其他算法也有很多优点呢！比如Breadth-First Search, Dijkstra's Algorithm等等，能不能专门开一篇博客讲讲这些算法？
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ゞ香草可樂ゞ草莓布丁
学习A*算法的过程中需要理解很多基础知识，例如寻路问题、优先队列等。建议在讲解之前先简单介绍一下相关的背景知识，这样对读者来说会更容易理解文章内容。
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何年何念
最近我在做人工智能项目，用到A*算法来解决搜索路径的问题。看了这个博文，感觉讲解的很有深度，不仅介绍了算法原理，还给出了实例分析和代码实现。学习真是个宝库啊！
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服从
对于图论新手来说，这篇文章简直太棒了！用通俗易懂的语言讲解了A*算法的核心概念，加上清晰的示例，很容易上手理解。我感觉以后学习图论会更加方便了!
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青衫故人
A*算法确实是一个非常强大的搜索算法，但是它对启发函数的设计要求很高，如果选择不合适的启发函数，可能会导致算法效率低下甚至无法找到正确结果。这篇文章没有详细讲解如何设计启发函数，这一点比较遗憾。
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浅嫣婉语
学习了A*算法之后，我感觉自己对于图搜索问题的理解更进一步了。这个算法不仅能解决寻路问题，还可以应用于游戏AI、机器人导航等领域，真是太实用!
有5位网友表示赞同！
孤廖
这篇文章的代码实现部分也很棒，方便大家跟着学去实践一下算法原理。不过希望能提供一些更复杂的案例，以便我们更好地理解A*算法在实际应用中的运用场景。
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孤独症
我曾经尝试用其他图搜索算法来解决类似问题，但是效率始终不够理想。直到我学习了A*算法，才真正体会到了它优越之处！感谢作者的精彩分享！
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独角戏°
文章讲解得非常清晰通俗易懂，即使对于初学者来说也能快速理解A*算法的基本原理。感谢作者对基础知识的详细讲解，为我打下了一定的学习基础!
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揉乱头发
图搜索算法的学习真是个漫长而又令人兴奋的过程！希望以后还能看到更多关于图论和算法方面的精彩内容，期待探索更多的解题技巧！
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红尘滚滚
对于A*算法来说，时间复杂度跟启发函数的选择有关，这有点让人困惑。希望能提供一些具体的例子来说明不同的启发函数对时间复杂度的影响，以及如何选择最合适的启发函数？
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仅有的余温
我最近在研究路径规划问题时遇到了A*算法，看到了这篇博客后感觉很有启发。作者将算法原理和应用实例结合得很好，让我更容易理解A*算法的强大之处！
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来自火星的我
学习A*算法的过程中发现很多有趣的知识点，例如曼哈顿距离、欧几里德距离等，这些概念都很有用处。希望以后能再看到更多关于图论和路径规划方面的博客文章。
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站上冰箱当高冷
这个博客虽然讲解了A*算法原理，但是缺少了一些关于算法的优缺点分析以及与其他算法的对比研究。 这样能够帮助读者更全面地了解A*算法的特点.
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弃我者亡
对于学习A*算法来说，理解其背后的数学模型和逻辑结构非常重要。我希望作者能再多补充一些关于数学建模方面的介绍，比如如何构建状态空间、评价函数等方面。
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