实验四A星算法求解迷宫问题实验Word文档格式.docx

1、迷宫走的时候只能往上下左右走，每走一步，代价为1，这里我们采用的估价函数为当前节点到目标节点的曼哈顿距离，即：h（n）=| |+ | |这里end表示迷宫的目标点，n表示当前点，很明显这里h（n）=h（n）*。g（n）容易表示，即每走一步的代价是1，所以利用f（n）=g（n）+h（n）这种策略，我们可以不断地逼近目标点，从而找到问题的解。时间复杂度：m行n列的迷宫矩阵实现算法的时间复杂度为O（m*n）.实验结果：实验源码：#include vectoriostreamusing namespace std;int direc42=0,1,-1,0,0,-1,1,0;enum Flag SEAL

2、, OPEN, UNVISITED;typedef struct node int _x,_y; oint!=NULL） delete _sealij.point; for（i=0;i=_len;+i） delete _seali; delete _mazei; delete _seal; delete _maze; void input（） cout_len_wid; _seal=new Seal*_len+1; _maze=new unsigned char*_len+1; for（int i=0; _seali=new Seal_wid+1; _mazei=new unsigned ch

3、ar_wid+1;从下一行开始输入迷宫信息： for（ i=1; for（int j=1;j_mazeij; _sealij.flag=UNVISITED; _sealij.point=NULL;输入起点坐标,目标点坐标,例如:1 1 30 20_sx_sy_ex_ey; if（_maze_sx_sy=1|_maze_ex_ey=|bound（_sx,_sy）=false|bound（_ex,_ey）=false） cout_x; int y=p_node-_y; _sealxy.flag=SEAL; for（int i=0;4; int tx=x+direci0; int ty=y+dire

4、ci1; if（bound（tx,ty）=false|_mazetxty=|_sealtxty.flag=SEAL） continue; if（_sealtxty.flag=UNVISITED） if（tx=_ex&ty=_ey） print（p_node）; cout（tx,ty_Fpre=p_node;_G=p_node-_G+1;_x=tx;_y=ty;_H=get_H（tx,ty）;_F=temp-_G+temp-_H; （temp）; else Queue_Node *temp=_sealtxty.point; if（p_node-_G+1_G） temp-没有从（_sx_sy_ex

5、_eypre）;p-_x_y）,; bool bound（int x,int y） return （x=1）&（y=1）; int get_H（int x,int y） return ab（x-_ex）+ab（y-_ey）; int ab（int i） return i_Fn2-_F; ; priority_queueQueue_Node *,vector,cmp _open;/最小堆（开放列表） int _len,_wid;/迷宫左边长,上边宽 int _sx,_sy,_ex,_ey; Seal *_seal;/动态开辟封闭列表 unsigned char *_maze;/迷宫地图int main（） A_Star test; return 0;三、 实验目的通过这次实验，使我对启发式搜索算法有了更进一步的理解，特别是估计函数h（n）所起到的巨大重用。一个好的估计函数对于启发式搜索算法来说是十分关键的。