Algorithm 星型搜索：大量节点和一个；“慢”；检查节点之间的链接。。。有什么建议吗？

我面临一个优化问题：

我有一个包含很多节点（10^5）的图，表示平面上的点

我需要在图上找到最短路径，以便从“开始节点”开始到达“结束节点”

可以连接或不连接任何一对节点。检查它们是否连接是一项非常昂贵的操作。如果它们是连接的，则与链接关联的权重是两个节点之间的欧几里德距离

目前，我只检查从“当前节点”到每个其他节点的所有链接，以便填写*的“打开列表”。我选择了A*，因为它似乎是寻路中最好的算法，而且对于节点J（H=到目标的距离）我有一个快速、可接受且简单的启发式H，但我不确定它是否适合我的问题

在前面构建图形是不可管理的，需要检查N^2个链接，速度太慢。目前（almst），只有在没有解决方案，没有从开始到结束的路径时，才会构建整个图

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我想要一个更好的解决方案的提示。。。谢谢大家!

除非你能处理一个不能保证最优解的贪婪算法，否则这种a*方法可能和你将要得到的一样好。如果没有允许修剪某些顶点的额外信息，路径不存在，则任何算法都无法避免检查每个顶点。也许可以优化CheckLink操作？链接信息是否可以以更快的格式缓存，或者每次运行时“类似图像”的数据是否会更改？

这实际上是两个问题合一。我不熟悉Bresenham算法，因此我只能建议您查看中给出的优化以及那里的链接

至于A*：正如我前面所说，几乎整个图形都是不可避免的。您可以尝试使用诸如递归最佳优先搜索或IDA*（第二版第4章）之类的变体，以节省一些内存，如果您的内存较慢，还可以节省一些时间

根据您的图形结构，实现双向搜索也可能是值得的。最简单的bidir算法将在一个线程中从A到B运行*搜索，在另一个线程中从B到A运行*搜索，直到其中一个找到解决方案或发现它被卡住为止。然后可以终止另一个线程。（这样做的一个问题是，如果有解决方案，您将浪费大量时间，因此只有当您有一个空闲的备用处理器内核时，它才有用。）

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更复杂的算法还将检查两个线程是否在图中找到相同的点，然后杀死线程并合并它们的结果。这可以通过交错两个搜索中的步骤来实现；并行版本可能相当复杂。

CheckLink是如何实现的？在找不到解决方案的情况下，构建一个近乎完整的图是意料之中的。类似图像的网格上的Bresenham算法我忘记了从两端开始。这是个好建议。如果CheckLink不需要锁定，那么并行化也会很有帮助。