我读到了这个： http://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithm
它说A *比使用dijkstra更快，并使用最佳优先搜索来加快速度。
如果我需要算法以毫秒运行，那么A *何时成为最突出的选择。
据我所知，它不一定能带来最好的结果。
如果我需要快速结果，预先计算路径是否更好？它可能需要几兆字节的空间来存储它们。
答案 0 :(得分：55)
它说A *比使用dijkstra更快并使用最佳优先搜索 加快速度。
A *基本上是Dijkstra的知情变体。
A *被认为是“最佳的第一次搜索”，因为它根据f(v) [f(v) = h(v) + g(v)]的值贪婪地选择接下来要探索的顶点 - 其中h是启发式和g是到目前为止的成本。
请注意，如果您使用非信息启发式函数：h(v) = 0用于每个v：您会得到A *根据“到目前为止的成本”选择接下来要开发的顶点（{{1 }}），与Dijkstra的算法相同 - 所以如果g(v)，A *默认为Dijkstra的算法。
如果我需要算法以毫秒运行，A *何时变为 最突出的选择。
不完全，这取决于很多事情。如果你有一个下降启发函数 - 根据我的个人经验，贪心最好（仅根据启发函数选择） - 通常比A *快得多（但甚至不是最佳）。
据我所知，它并不一定能回归最好 结果
如果使用Admissible heuristic function，A *既完整（如果存在则找到路径）和最佳（总是找到最短路径）。如果您的功能不被允许 - 所有投注均已关闭。
如果我需要快速结果，预先计算路径是否更好？有可能 占用兆字节的空间来存储它们。
这是针对某些问题进行的常见优化，例如15-puzzle problem，但它更先进。从A点到B点的路径称为宏。有些路径非常有用，应该记住。机器学习组件被添加到算法中，以通过记住这些宏来加快速度。
请注意，此处从A点到B点的路径通常不在状态图上 - 但在问题本身中（例如，如何将正方形从最低行移动到上行...）< / p>
加快速度：
如果你有一个启发式，你发现它太慢了，你想要一个更快的解决方案，即使不是最优的 - A* Epsilon通常比A *更快，同时给你一个关于最优性的限制路径（与最优的接近程度）。
答案 1 :(得分：11)
Dijkstra是A *的特例（当启发式为零时）。
A *搜索：
它有两个成本函数。
g(n): same as Dijkstra. The real cost to reach a node n.
h(n): approximate cost from node n to goal node. It is a heuristic function. This heuristic function should never overestimate the cost. That means, the real cost to reach goal node from node n should be greater than or equal h(n). It is called admissible heuristic.
每个节点的总成本由f（n）= g（n）+ h（n）计算
迪杰斯特拉＆＃39; S：
它有一个成本函数，它是从源到每个节点的实际成本值：f（n）= g（n） 它通过仅考虑实际成本找到从源到每个其他节点的最短路径。
答案 2 :(得分：5)
A * 就像 Dijkstra 一样，唯一的区别是A *尝试通过使用启发式函数来寻找更好的路径，该函数优先考虑节点应该比其他人更好，而Dijkstra只是探索所有可能的路径。
它的最优性取决于所使用的启发式函数，因此它可以返回非最佳结果，同时更好地启用特定布局的启发式，更好的是结果（可能还有速度）。
它意味着比Dijkstra更快，即使它需要更多的内存和每个节点更多的操作，因为它探索了更少的节点，并且在任何情况下增益都很好。
如果您需要实时结果并且图表非常大，预计算路径可能是唯一的方法，但通常您希望不那么频繁地寻找路径（我假设您经常要计算它）。
答案 3 :(得分：4)
这些算法可用于寻路和图遍历，即在多个点（称为节点）之间绘制有效定向路径的过程。
a* is f =g + h.的公式，g表示实际成本，h表示启发式成本。
Dijktras的公式为f = g。没有启发式成本。当我们使用a*并且启发式费用为0时，它将等于Dijktras algorithem。
答案 4 :(得分：3)
简短回答： A *使用启发式方法来优化搜索。也就是说，您可以定义一个函数，该函数在某种程度上可以估计从一个节点到目标的成本。当您在地理表示（地图）上搜索路径时，这非常有用，例如，您可以从给定的图形节点猜测到目标的距离。因此，通常A *用于游戏等中的路径查找。其中Djikstra用于更一般的情况。
不，A *不会总是给出最好的路径。 如果启发式是“地理”距离，则以下示例可能会给出非最佳路径。
[airport] - [road] - [start] -> [road] -> [road] -> [road] -> [road] -> [target] - [airport]
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