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python a星算法

　　a星算法一般指A*搜寻算法，A*算法是比较流行的启发式搜索算法之一，被广泛应用于路径优化领域。

　　它的独特之处是检查最短路径中每个可能的节点时引入了全局信息，对当前节点距终点的距离做出估计，并作为评价该节点处于最短路线上的可能性的量度。

　　一、A*搜寻算法描述

　　A*改变它自己行为的能力基于启发式代价函数，启发式函数在游戏中非常有用。

　　在速度和精确度之间取得折衷将会让你的游戏运行得更快。

　　在很多游戏中，你并不真正需要得到最好的路径，仅需要近似的就足够了。

　　而你需要什么则取决于游戏中发生着什么，或者运行游戏的机器有多快。

　　二、A*搜寻算法缺陷

　　A*算法进行下一步将要走的节点的搜索的时候，每次都是选择F值最小的节点，因此找到的是最优路径。

　　但是正因为如此A*算法每次都要扩展当前节点的全部后继节点，运用启发函数计算它们的F值，然后选择F值最小的节点作为下一步走的节点。

　　在这个过程中，OPEN表需要保存大量的节点信息，不仅存储量大是一个问题，而且在查找F值最小的节点时，需要查询的节点也非常多，当然就非常耗时，这个问题就非常严重了。

　　再加上如果游戏地图庞大，路径比较复杂，路径搜索过程则可能要计算成千上万的节点，计算量非常巨大。

　　因此，搜索一条路径需要一定的时间，这就意味着游戏运行速度降低。

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