用python实现基本A*算法

本文由恋花蝶发表于http://blog.csdn.net/lanphaday，可以在保证全文完整的前提下任意形式自由传播，但必须保留本声明，违反必究。

 最近因为一个任务要用到A*算法，就用C++实现了一份。不过只是用A*来检测从A点到B点有无通路，不必输出路径，后来想把代码贴出来，但又觉得不如实现一个简单的寻路应用好一些，就用python写了一个版本贴上来。

 A*算法不仅仅可以用来寻路，寻路也不仅仅使用A*算法。这是使用学习和使用A*算法最要谨记的一点吧~

 A*算法用以寻路实现算不得是人工智能，他本质上是一种启发式的试探回溯算法，不过业界似乎喜欢把它称为游戏人工智能（GameAI）的一个组成部分，听起来就“豪华”得多了。A*算法需要很大的内存（相对于深度优先搜索），需要很实现比较复杂的逻辑，容易出错。

 A*过程：

 1.将开始节点放入开放列表(开始节点的F和G值都视为0);

 2.重复一下步骤:

  i.在开放列表中查找具有最小F值的节点,并把查找到的节点作为当前节点;

  ii.把当前节点从开放列表删除, 加入到封闭列表;

  iii.对当前节点相邻的每一个节点依次执行以下步骤:

   1.如果该相邻节点不可通行或者该相邻节点已经在封闭列表中,则什么操作也不执行,继续检验下一个节点;

   2.如果该相邻节点不在开放列表中,则将该节点添加到开放列表中, 并将该相邻节点的父节点设为当前节点,同时保存该相邻节点的G和F值;

   3.如果该相邻节点在开放列表中, 则判断若经由当前节点到达该相邻节点的G值是否小于原来保存的G值,若小于,则将该相邻节点的父节点设为当前节点,并重新设置该相邻节点的G和F值.

  iv.循环结束条件:

   当终点节点被加入到开放列表作为待检验节点时, 表示路径被找到,此时应终止循环;

   或者当开放列表为空,表明已无可以添加的新节点,而已检验的节点中没有终点节点则意味着路径无法被找到,此时也结束循环;

 3.从终点节点开始沿父节点遍历, 并保存整个遍历到的节点坐标,遍历所得的节点就是最后得到的路径;

 好了，废话不多说，看代码吧，带详尽注释，但可能存在bug~，另：本示例程序未作优化。

参考资料：
http://www.gamedev.net/reference/programming/features/astar/default.asp

http://blog.csdn.net/win32asn/archive/2006/03/17/627098.aspx

# -*- coding: utf-8 -*-
import math

#地图
tm = [
'############################################################',
'#..........................................................#',
'#.............................#............................#',
'#.............................#............................#',
'#.............................#............................#',
'#.......S.....................#............................#',
'#.............................#............................#',
'#.............................#............................#',
'#.............................#............................#',
'#.............................#............................#',
'#.............................#............................#',
'#.............................#............................#',
'#.............................#............................#',
'#######.#######################################............#',
'#....#........#............................................#',
'#....#........#............................................#',
'#....##########............................................#',
'#..........................................................#',
'#..........................................................#',
'#..........................................................#',
'#..........................................................#',
'#..........................................................#',
'#...............................##############.............#',
'#...............................#........E...#.............#',
'#...............................#............#.............#',
'#...............................#............#.............#',
'#...............................#............#.............#',
'#...............................###########..#.............#',
'#..........................................................#',
'#..........................................................#',
'############################################################']

#因为python里string不能直接改变某一元素，所以用test_map来存储搜索时的地图
test_map = []

#########################################################
class Node_Elem:
"""
开放列表和关闭列表的元素类型，parent用来在成功的时候回溯路径
"""
def __init__(self, parent, x, y, dist):
self.parent = parent
self.x = x
self.y = y
self.dist = dist

class A_Star:
"""
A星算法实现类
"""
#注意w,h两个参数，如果你修改了地图，需要传入一个正确值或者修改这里的默认参数
def __init__(self, s_x, s_y, e_x, e_y, w=60, h=30):
self.s_x = s_x
self.s_y = s_y
self.e_x = e_x
self.e_y = e_y

self.width = w
self.height = h

self.open = []
self.close = []
self.path = []

#查找路径的入口函数
def find_path(self):
#构建开始节点
p = Node_Elem(None, self.s_x, self.s_y, 0.0)
while True:
#扩展F值最小的节点
self.extend_round(p)
#如果开放列表为空，则不存在路径，返回
if not self.open:
return
#获取F值最小的节点
idx, p = self.get_best()
#找到路径，生成路径，返回
if self.is_target(p):
self.make_path(p)
return
#把此节点压入关闭列表，并从开放列表里删除
self.close.append(p)
del self.open[idx]

def make_path(self,p):
#从结束点回溯到开始点，开始点的parent == None
while p:
self.path.append((p.x, p.y))
p = p.parent

def is_target(self, i):
return i.x == self.e_x and i.y == self.e_y

def get_best(self):
best = None
bv = 1000000 #如果你修改的地图很大，可能需要修改这个值
bi = -1
for idx, i in enumerate(self.open):
value = self.get_dist(i)#获取F值
if value < bv:#比以前的更好，即F值更小
best = i
bv = value
bi = idx
return bi, best

def get_dist(self, i):
# F = G + H
# G 为已经走过的路径长度， H为估计还要走多远
# 这个公式就是A*算法的精华了。
return i.dist + math.sqrt(
(self.e_x-i.x)*(self.e_x-i.x)
+ (self.e_y-i.y)*(self.e_y-i.y))*1.2

def extend_round(self, p):
#可以从8个方向走
xs = (-1, 0, 1, -1, 1, -1, 0, 1)
ys = (-1,-1,-1, 0, 0, 1, 1, 1)
#只能走上下左右四个方向
# xs = (0, -1, 1, 0)
# ys = (-1, 0, 0, 1)
for x, y in zip(xs, ys):
new_x, new_y = x + p.x, y + p.y
#无效或者不可行走区域，则勿略
if not self.is_valid_coord(new_x, new_y):
continue
#构造新的节点
node = Node_Elem(p, new_x, new_y, p.dist+self.get_cost(
p.x, p.y, new_x, new_y))
#新节点在关闭列表，则忽略
if self.node_in_close(node):
continue
i = self.node_in_open(node)
if i != -1:
#新节点在开放列表
if self.open[i].dist > node.dist:
#现在的路径到比以前到这个节点的路径更好~
#则使用现在的路径
self.open[i].parent = p
self.open[i].dist = node.dist
continue
self.open.append(node)

def get_cost(self, x1, y1, x2, y2):
"""
上下左右直走，代价为1.0，斜走，代价为1.4
"""
if x1 == x2 or y1 == y2:
return 1.0
return 1.4

def node_in_close(self, node):
for i in self.close:
if node.x == i.x and node.y == i.y:
return True
return False

def node_in_open(self, node):
for i, n in enumerate(self.open):
if node.x == n.x and node.y == n.y:
return i
return -1

def is_valid_coord(self, x, y):
if x < 0 or x >= self.width or y < 0 or y >= self.height:
return False
return test_map[y][x] != '#'

def get_searched(self):
l = []
for i in self.open:
l.append((i.x, i.y))
for i in self.close:
l.append((i.x, i.y))
return l

#########################################################
def print_test_map():
"""
打印搜索后的地图
"""
for line in test_map:
print ''.join(line)

def get_start_XY():
return get_symbol_XY('S')

def get_end_XY():
return get_symbol_XY('E')

def get_symbol_XY(s):
for y, line in enumerate(test_map):
try:
x = line.index(s)
except:
continue
else:
break
return x, y

#########################################################
def mark_path(l):
mark_symbol(l, '*')

def mark_searched(l):
mark_symbol(l, ' ')

def mark_symbol(l, s):
for x, y in l:
test_map[y][x] = s

def mark_start_end(s_x, s_y, e_x, e_y):
test_map[s_y][s_x] = 'S'
test_map[e_y][e_x] = 'E'

def tm_to_test_map():
for line in tm:
test_map.append(list(line))

def find_path():
s_x, s_y = get_start_XY()
e_x, e_y = get_end_XY()
a_star = A_Star(s_x, s_y, e_x, e_y)
a_star.find_path()
searched = a_star.get_searched()
path = a_star.path
#标记已搜索区域
mark_searched(searched)
#标记路径
mark_path(path)
print "path length is %d"%(len(path))
print "searched squares count is %d"%(len(searched))
#标记开始、结束点
mark_start_end(s_x, s_y, e_x, e_y)

if __name__ == "__main__":
#把字符串转成列表
tm_to_test_map()
find_path()
print_test_map()