不确定这是否是正确的地方，但
我已经用Java编写了双向广度优先搜索算法，该算法同时从图中的起始节点和图中的目标节点进行搜索。在具有3000000（300万）个节点的图中，其中所有节点都与平均4个其他节点连接（与双向/双向边连接），在平庸的CPU上平均只需0.5秒即可找到最短路径任意两个随机节点，大约10秒是我在30次测试运行中发现的最坏情况时间。
假设只需要搜索一条路径（例如，在绘制起点和目的地之间的路线时），在这种情况下使用具有合适启发式的A *算法会有什么好处？是的，找到路径可能会稍快一些，但A *很可能找不到最短的路径。
有人可以详细说明为什么A *经常被选择而不是双向广度优先搜索以及它在性能方面产生的优势（计算时间，内存使用，找到最佳解决方案的机会等）？
另外， 大家复活节快乐！
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双向搜索在可行的情况下很棒，但它依赖于能够像开始节点一样轻松地生成目标节点（例如，如何在国际象棋游戏中选择目标节点？），并且分支因子类似在两个方向。它依赖于能够向后退去，来到那里。即使你有一个很好的启发式，你也不可能在搜索的反向部分中从中获得很多好处。