Algorithm 最有效路径的星型算法

我试着用对角线和两点间直线距离的启发式编写一个星形算法。然而，在这种情况下，路径并不是最短的

走（2,2）->（3,2）->（4,2）->（5,2）会更快，但它选择了切割

我想不出我的理解有什么问题，因为当我想出来的时候，它实际上是这样工作的

我的理解是：

从（1,1）开始发现（2,2）是最好的

发现（3,3）是最好的，发现（4,3）是最好的，因为你不能走捷径

发现（5,3）为最佳，但将（5,2）的f值计算为X

无法转到（6,2）并将f（5,2）计算为Y>X，因此路径回溯到（4,3）

由于（5,3）已不在公开组中，请选择次优（5,2）

剩下的路是好的，并没有回溯，因为并没有遇到“死胡同”

它应该意识到的是f（5,2）比（4,2）低，而（4,2）比（3,2）低，因为它选择了（3,3），所以（3,2）从来没有计算过

这到底是怎么回事

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编辑：水平/垂直方向的阶跃成本为1，对角线方向的阶跃成本为sqrt（2）

多亏了Henry在评论中的解释，因为（4,3）->（5,2）的f值高于（2,2）->（3,2），所以它应该下降（3,2）

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也就是说，下一个要计算的节点是从已排序的开放节点列表中选择的，而不是一组在输入时已排序的值的节点列表（不是添加了已排序列表的堆栈）

由于Henry在注释中的作用，由于（4,3）->（5,2）的f值高于（2,2）->（3,2），因此推理是无效的，所以它应该下降（3,2）

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也就是说，要评估的下一个节点是从已排序的开放节点列表中选择的，而不是在输入时已排序值组的节点列表（不是添加了已排序列表的堆栈）

从（2,2）到（3,3）的实际成本是多少？它是1还是sqrt（2）？sqrt（2）。启发式将是sqrt（4^2+2^2），在这种情况下，您的实现中有一个bug。对不起？我列出的步骤是在我脑海中发生的，无论代码是什么，所以。。。你能告诉我我推理的哪一步是错的吗？A*，如果做得正确，会找到最短的路径。您显示的路径不是最短的。在您的示例推理中，您没有显示开放集中的所有节点，因此很难判断错误出在哪里。从（2,2）到（3,3）的实际成本是多少？它是1还是sqrt（2）？sqrt（2）。启发式将是sqrt（4^2+2^2），在这种情况下，您的实现中有一个bug。对不起？我列出的步骤是在我脑海中发生的，无论代码是什么，所以。。。你能告诉我我推理的哪一步是错的吗？A*，如果做得正确，会找到最短的路径。您显示的路径不是最短的。在您的示例推理中，您没有显示开放集中的所有节点，因此很难判断错误出在哪里。