python中迷宫矩阵的A星（A*）搜索算法

我有一个迷宫问题的迷宫矩阵

Labyrinth =
[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0],
[0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 0, 1, 1, 3, 0],
[0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
[0, 1, 2, 0, 1, 1, 1, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

这里,

• 0表示作为墙的被阻止单元
• 1表示空单元格

• 2和3分别代表起点和终点

我需要一个函数，它可以在执行a*Search算法后返回从点2到3的路径，该算法使用曼哈顿距离作为距离估计，当前路径的长度作为路径成本

有什么建议吗？或者提示/线索我应该如何操作这个

更新：我想通过使用其他字符（如X）标记路径，从开始到结束返回路径。作为参考，如下所示：

Labyrinth =
[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0],
[0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 0, X, X, 3, 0],
[0, 0, X, X, X, 0, 0, 0],
[0, 1, 2, 0, 1, 1, 1, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

---

经典搜索算法使用一组称为边缘的状态和一组访问状态：

• 边缘队是所有希望找到目标状态的球队
• 已访问集是已访问以避免再次访问的所有状态

A*的想法是探索边缘中成本值最小的状态（定义为启发式成本和进度成本之和（由您之前必须经过的所有状态计算））。您可以在上找到此算法的通用实现。在你的情况下，一个州可能包括：

网格中的

i，j

位置

前一个状态（假设第一个状态为

None

）

此状态的总成本（启发式+路径成本）

要探索一个集合，您只需要检查单元格的直接邻居（仅包括值为1的邻居）。值得注意的是，在访问的集合中，您应该只包括位置（i，j）和成本（因为如果您发现较短的路径，您可能会重新进入该状态，即使这不太可能在您的问题中）

以下是一个适用于您的案例的示例（但可能很容易推广）：

def astar（实验室）：
#首先，让我们看看开始的位置，有更好的，但它是有效的
（i_s，j_s）=[[（i，j）对于j，枚举（行）中的单元格如果单元格==2]对于i，枚举（实验室）中的行如果行中有2][0]
#并选择目标位置（用于启发式）
（i_e，j_e）=[[（i，j）对于j，枚举（行）中的单元格如果单元格==3]对于i，枚举（实验室）中的行如果行中有3][0]
宽度=长度（实验室[0]）
高度=透镜（实验室）
启发式=λi，j:abs（i_e-i）+abs（j_e-j）
comp=lambda状态：状态[2]+状态[3]#获取总成本
#较小的变化便于编写代码，状态为（协调元组、上一个、路径成本、启发式成本）
边缘=[（（i_s，j_s），list（），0，启发式（i_s，j_s））]
已访问={}#空集
#可能限制以防止搜索时间过长
尽管如此：
#获取第一状态（最低成本）
状态=边缘.pop（0）
#进球检查
（i，j）=状态[0]
如果lab[i][j]==3：
路径=[状态[0]]+状态[1]
path.reverse（）
返回路径
#设置成本（路径足够了，因为启发式不会改变）
到访[（i，j）]=州[2]
#探索邻居
邻居=列表（）
如果i>0且lab[i-1][j]>0:#顶部
邻居追加（（i-1，j））
如果i<高度和实验室[i+1][j]>0：
append（（i+1，j））
如果j>0且lab[i][j-1]>0：
邻域追加（（i，j-1））
如果j0：
append（（i，j+1））
对于邻居中的n：
下一个成本=状态[2]+1
如果n在已访问和已访问[n]>=下一个成本：
持续
附加（（n[state[0]]+state[1]，下一个成本，启发式（n[0]，n[1]））
#使用列表（此处应使用优先级队列，以避免一直重新排序）
条纹排序（键=组件）

这段代码可以用来解决您的问题：您看过a*的实现吗？网络上有大量可用的资料。是的，我查过各种来源，但有一件事我想要的是返回从开始到结束的路径。如果有人能在这方面帮助我的话。由于StackOverflow不是一个代码编写服务，你应该编辑你当前的代码，尝试解决你的路径打印问题，作为你的问题的一部分，并指出它的作用，这不是你所期望的-这两个方面都是具体的。我确实知道*算法背后的基本思想。感谢你的努力。但是我想返回从开始到结束的确切路径。然后它将取决于您的确切实现，正如我在状态定义中所说的，您可以在其中添加上一个状态，并基于此在一个辅助窗口中重建整个路径。您也可以只添加一个coord列表，只需在返回之前将其反转即可。（我编辑了我的答案以包含您问题的解决方案）