一步一步写算法（之 A*算法）

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    在前面的博客其中，事实上我们已经讨论过寻路的算法。只是，当时的演示样例图中，可选的路径是唯一的。我们挑选一个算法，就是说要把这个唯一的路径选出来，怎么选呢？当时我们就是採用穷尽递归的算法。然而，今天的情形有点不太一样了。在什么地方呢？那就是今天的路径有n条，这条路径都能够达到目的地，然而我们在挑选的过程中有一个要求，那就是挑选的路径距离最短？有没有什么办法呢？

    那么，这时候就要A*算法就能够排上用场了。A*算法和普通的算法有什么差别呢？我们能够用一个演示样例说明一下：

/*
*       0  0  0  0  0
*       1  1  1  1  1
*       1  0  0  0  1  
*       1  0  0  0  1   
*       A  1  1  1  1
*/

    这是一个5*5的数组。如果我们从array[1][0]出发，目标为A点。我们发现，在图中有两种方法能够到达目的地，可是往下直达的方法最短。那么怎么找到这个最短的算法呢？朋友们能够好好思考一下。

    我们能够把时光回到到达的前几个步骤？我们为什么要选方向朝下的点，而不选水平方向的点？原因不复杂，就是由于全部点中，当时我们要选的这个点和目标点之间距离最短。那么这中间，路径的选择有没有发生改变呢？事实上是有可能的，由于选路的过程本省就是一个pk的过程，我们所能做的就是寻找当时那个离目标近期的点而已，而这个点是时刻变化的，所以最后选出来的路应该是这种。

/*
*       0  0  0  0  0
*       1  0  0  0  0
*       1  0  0  0  0  
*       1  0  0  0  0   
*       A  0  0  0  0
*/

    算法编程算法，应该怎么改动呢？当然首先定义一个数据结构？

typedef struct _VALUE
{
	int x;
	int y;
}VALUE;

    然后呢，寻找到和目标点距离最短的那个点，

int find_most_nearest_neigh(VALUE data[], int length, int x, int y)
{
	int index;
	int number;
	int current;
	int median;

	if(NULL == data || 0 == length)
		return -1;

	current = 0;
	number = (int) sqrt((data[0].x - x) * (data[0].x - x)+ (data[0].y - y) *  (data[0].y - y));

	for(index = 1; index < length; index ++){
		median = (int) sqrt((data[index].x - x) * (data[index].x - x)+ (data[index].y - y) *  (data[index].y - y));
		
		if(median < number){
			number = median;
			current = index;
		}
	}

	return current;
}

    寻找到这个点，一切都好办了，那么如今我们就须要又一次对data进行处理，毕竟有些点须要弹出，另一些新的点须要压入处理的。

VALUE* updata_data_for_queue(VALUE* data, int length, int* newLen)
{
	int index;
	int count;
	int max;
	VALUE* pData;

	if(NULL == data || 0 == length || NULL == newLen)
		return NULL;

	max = length << 2;
	pData = (VALUE*)malloc(max * sizeof(VALUE));
	memset(pData, 0, max * sizeof(VALUE));

	count = 0;
	for(index = 0; index < length; index ++){
		if(check_pos_valid(data[index].x, data[index].y - 1)){
			pData[count].x = data[index].x;
			pData[count].y = data[index].y -1;
			count ++;
		}

		if(check_pos_valid(data[index].x -1, data[index].y)){
			pData[count].x = data[index].x -1;
			pData[count].y = data[index].y;
			count ++; 
		}

		if(check_pos_valid(data[index].x, data[index].y + 1)){
			pData[count].x = data[index].x;
			pData[count].y = data[index].y +1;
			count ++;
		}

		if(check_pos_valid(data[index].x + 1, data[index].y)){
			pData[count].x = data[index].x + 1;
			pData[count].y = data[index].y;
			count ++; 
		}
	}

	*newLen = count;
	return pData;
}

    有了上面的函数之后，那么find_path就十分简单了。

void find_path(int x, int y)
{
  while(/* 最短距离不为0 */){

	  /* 更新列表 */

	  /* 寻找近期点 */

  };
}

总结：

    （1）A*的重点在于设计权重推断函数，选择最佳下一跳

    （2）A*的目标是已知的

    （3）A*尤其适合于网格型的路径查找