最近我为着名的＆＃34; 15拼图＆＃34;写了一个解算器。使用A *算法，使用基于曼哈顿距离的总和，每个瓦片到目的地点的距离总和。
这让我想到了两件事：
你怎么知道A *算法何时使用？除非我遇到在线教程，否则我绝不会猜到15拼图可以通过这种方式解决。
您如何知道使用哪种启发式功能？首先，对于15拼图，我考虑了一个简单的＆＃34;瓦片的总和不在位置＆＃34;启发式。因此，如果所有部分都没有位于正确的位置，那么15个拼图的启发式可能会返回15，而0则表示已解决的板。但不知何故，距离的总和更好。如何知道，进入它？
答案 0 :(得分：2)
如果您正在探索图表以找到某种方式的路径＆＃34;最短的＆＃34; （成本不必是＆＃34;距离＆＃34;，但它必须是单调的），你已经可以使用Dijkstra了。你的问题通常看起来就像乍一看路径一样，但是，你并没有计划在路线上旅行＆＃34;。它比那更抽象。
然后，如果您可以使用Dijkstra 和，您可以使用一些可接受的启发式（这是困难的部分），您可以使用A *。
寻找启发式的常用技术是放弃对问题的一些限制。例如，如果你可以将每个瓷砖传送到目的地，无论是否已经有瓷砖，它将需要#displacements传送。所以这是第一个启发式方法。如果您必须滑动瓷砖但它们可以相互滑动，则每个瓷砖的成本是到达目的地的曼哈顿距离。然后你可以看看改进启发式，例如曼哈顿距离启发式显然忽略了瓦片在移动时互相干扰，但有一个简单的情况，我们知道瓦片必须冲突并使用更多动作：考虑两个瓦片（假装在同一行中没有其他瓷砖），他们的目的地也在那一行，但为了到达那里，他们必须互相通过。他们必须互相绕过，增加两个垂直移动。这给出了线性冲突启发式。可以考虑更多的干扰，例如使用模式数据库。