A-star算法Java实现说明

Question

我最近在A star算法的Java实现上进行了课程学习，其中输入数据采用20 * 20网格的形式。

根据A star算法伪代码，将开放列表中最终成本最低的节点选择为要移动到的当前节点。

在用Java实际实现该算法之前，我经历了其他语言的许多不同实现，例如ruby，python和c ++。

在其他语言的实现中，常见的一件事是它坚持算法算法，即在遍历路径时将最终成本最低的节点作为新的当前节点。

我使用了一个优先级队列来实现此算法的开放列表，在下面添加了比较器，该比较器为节点提供了更高的优先级，最终成本较低

PriorityQueue<GridPiece> unvisitedNodes = new PriorityQueue<>(10,
            (gridPie1, gridPie2) -> ((GridPiece) gridPie1).getFinalCost() > 
((GridPiece) gridPie2).getFinalCost()? -1
                    : ((GridPiece) gridPie1).getFinalCost() < ((GridPiece) 
gridPie2).getFinalCost() ? 1 : 0);

但是，当我运行算法时，我得到的可能是最长的路径。 这两个图像的图例均为，路径为橙色，源为粉红色，目标为紫色。

当我研究针对基于网格的输入的该算法的Java实现时，如果使用优先级队列，则它们总是以较高的最终成本为节点赋予更高的优先级。 我通过将比较器更改为此

PriorityQueue<GridPiece> unvisitedNodes = new PriorityQueue<>(10,
            (gridPie1, gridPie2) -> ((GridPiece) gridPie1).getFinalCost() < 
((GridPiece) gridPie2).getFinalCost()? -1
                    : ((GridPiece) gridPie1).getFinalCost() > ((GridPiece) 
gridPie2).getFinalCost() ? 1 : 0);

然后，我找到了一条更好的道路。

我的简单请求是一个简短的解释，说明当实施完全遵循伪代码时，为什么算法不按预期运行，以及为什么需要切换节点的优先级（将更高的最终成本排在第一位）在Java实现中工作？

该项目的完整代码可以在这里找到。

Answer 1

就给定的顺序而言，优先级队列的头是最少的元素。 当第一个元素的成本大于第二个元素的成本时，比较器将返回-1。 换句话说，您将成本最高的要素放在首位。 这就是为什么您的队列的头部具有成本最高的网格饼的原因。

在您的第二个实现中，当第一个元素的成本小于第二个元素的成本（您想要的）时，比较器将返回-1。

如果您只是按成本排序（大概是int？），则可以执行以下操作：

new PriorityQueue<GridPiece>(Comparator.comparingInt(GridPiece::getFinalCost));

很少有理由指定初始容量。 对于像您这样的小型网格，只需使用默认容量即可简化操作。