在A Star算法中,每个节点都有三个值:G,H和F。其中,G代表从起点到当前节点的实际路径成本,H代表从当前节点到终点的估计距离,F代表总成本(F=G+H)。在搜索路径时,A Star算法会根据节点的F值进行排序,选择具有最小F值的节点进行扩展。
在A Star算法中,当一个新的节点被发现时,需要更新它的G值。如果新的路径成本更低,则把G值更新为新的路径成本。节点的G值可以通过它的父节点的G值加上从父节点到当前节点的距离得到。
下面是一个用Python编写的示例代码,用于更新节点的G值:
def update_g(node, parent):
node.g = parent.g + distance(parent, node)
其中,node代表当前节点,parent代表父节点,distance函数用来计算父节点和当前节点之间的距离。更新后的G值存储在节点的g属性中。
使用上述代码,可以在A Star算法中有效地更新节点的G值。
上一篇:Astar算法实现