Dijkstra算法和A*算法试验对比
来源:互联网 发布:苹果数据大师破解版 编辑:程序博客网 时间:2024/06/14 08:44
Dijkstra 算.法(没有使用启发式信息)
{ 绿色:起点 红色:终点 黑色:障碍物 白色:路径 黄色:已处理的节点 }
A* 算.法(使用了启发式信息:到目标的距离)
Dijkstra 算法和它的升级版 A* 算法得到的结果是一样的,即所有节点的值在更新后是相同的。我们可以将节点的值用高度显示出来,见下图。
Dijkstra 算法 A* 算法
香侬告诉我们,信息可以消除不确定性。其实,信息还可以提高算法的效率。因为我们都有这样的经验:信息越充分,决策越容易成功。A* 算法仅仅将非常简单的启发式信息引入了Dijkstra 算法,就能大幅降低待处理节点的数量,从而极大的提高了效率。所以,如果你想提高算法的效率,看看还有没有什么信息可以使用吧。
“知识(信息)就是力量”
——— 培根
0 0
- Dijkstra算法和A*算法试验对比
- Dijkstra算法和A*算法的比较
- Dijkstra算法和A*算法的比较
- 最短路径算法Dijkstra和A*
- 寻路算法A*和Dijkstra
- A*算法:Dijkstra改进算法
- Dijkstra算法和Floyd算法
- Dijkstra算法和Floyd算法
- Dijkstra算法和Floyd算法
- Dijkstra算法和Floyd算法
- Dijkstra和Floyd算法
- Dijkstra和Floyd算法
- Dijkstra和Floyd算法
- dijkstra和floyd算法
- Dijkstra和Floyd算法
- 单源节点最短路径蛮力法和Dijkstra算法性能对比
- dijkstra算法分析和实现
- Bellman-Ford和Dijkstra算法
- 代码整洁之道 对象和数据结构
- Javascript数组方法
- 数据结构实验之查找四:二分查找模板+STL
- 收藏的网站
- 线程消息+HOOK+皮肤
- Dijkstra算法和A*算法试验对比
- JAVA求指定素数合
- 关于Fedora 24 的 `dnf update`这个小故障
- 《Unity Shader 与 计算机图形学》第二章
- 纳什均衡
- [转]js 重写继承方法
- [51nod1375]再选数
- USACO2014MarchGold Counting Friends
- runtime解决button重复点击的bug