对角启发函数
决策树有哪些常用的启发函数
决策树是一种常用的机器学习算法，可以用来分类或预测数据。
在决策树中，启发函数是用来选择最优分割点的函数。
常用的启发函数有以下几种：
信息增益：信息增益是决策树算法中最常用的启发函数。
它表示在划分数据之前和之后信息发生的变化。
如果某一特征使得集合内的数据更加纯净，也就是说，数据的信息熵减少，则这个特征是更好的选择。
增益率：增益率是信息增益的改进版，它考虑了特征的可取值数量。
如果一个特征有很多可能的取值，那么使用信息增益的话，会让这个特征优先级更高。
为了避免这种情况，就有了增益率。
分类误差率：分类误差率是决策树中另一种常用的启发函数，它表示使用当前特征分类后的。
启发式算法详细讲解
启发式算法详细讲解
启发式算法（Heuristic Algorithm）也被称为启发算法或者近似算法，是一种通过启发式搜索的方式来解决问题的算法。
启发式算法与精确算法不同，它不保证最优解，但通常能够在合理的时间内找到较好的解。
启发式算法的基本思想是根据问题的特性和经验，使用一些启发式的规则或策略来指导搜索过程，以此来引导算法在搜索空间中找到可能更接近最优解的解。
具体来说，启发式算法通常包含以下步骤：
1. 初始解生成：通过某种方法生成一个初始解，可以是随机生成、基于经验的启发式规则生成等。
2. 邻域搜索：在当前解的周围搜索邻域解，通过一系列的局部搜索操作，如交换、插入、删除等，来生成新的解。
3. 评估函数：对新生成的解进行评估，评估函数用来衡量解的好坏程度，可以是目标函数值、代价函数值、质量评估值等。
4. 更新解：根据评估函数的结果，更新当前解为评估值更好的解。
5. 终止条件：根据预设的终止条件，判断是否终止搜索过程。
终止条件可以是找到满足要求的解或达到最大迭代次数等。
启发式算法的性能依赖于初始解的生成和邻域搜索操作的设计，以及评估函数的准确性。
在实际应用中，针对不同的问题，可以使用不同的启发式算法。
常见的启发式算法有贪婪算法、模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索等。
需要注意的是，启发式算法不能保证找到全局最优解，但可以在合理的时间内找到接近最优解的解。
启发式算法常常应用于那些NP难问题或解空间很大的问题中，可以在较短的时间内找到近似最优解，是一种非常实用的算法设计思想。
八数码问题的启发式函数
八数码问题的启发式函数
八数码问题是一个经典的搜索问题，通常使用启发式搜索算法来解决。
在八数码问题中，给定一个包含1-8八个数字的3x3格子的方阵，初
始时方阵的数字是打乱的，需要通过滑动数字使得方阵最终呈现1-8
的顺序。
启发式函数是用于评估搜索节点（状态）的优劣程度的函数，它可以
帮助搜索算法跳出局部最优解，提高搜索效率。
在八数码问题中，一个常用的启发式函数是基于曼哈顿距离的。
具体
来说，对于一个3x3的方阵，我们可以将其看作一个27维的向量，其
中每个数字对应一个维度。
对于任意两个状态（方阵），我们可以计
算它们对应向量之间的曼哈顿距离，将其作为启发式函数值。
曼哈顿距离的计算方式如下：对于任意两个状态A和B，假设它们的对应向量分别为a和b，则A和B之间的曼哈顿距离为：
d(A, B) = Σ |a[i] - b[i]|
其中i表示向量中的第i个元素。
matlab 矩阵 对角线元素
标题：深入探讨Matlab中矩阵对角线元素1、引言在Matlab中，矩阵是一种非常常见和重要的数据结构，而矩阵的对角线元素更是其中的关键部分。
本文将从对角线元素的基本概念出发，逐步深入探讨在Matlab中如何操作和利用矩阵的对角线元素。
2、对角线元素的基本概念在矩阵中，对角线元素是指从矩阵的左上角到右下角的一条线上的元素，它们是矩阵中最为特殊且重要的元素之一。
在Matlab中，我们可以通过一些内置的函数和操作来访问和处理矩阵的对角线元素，下面我们将逐步介绍这些操作和函数。
3、访问对角线元素在Matlab中，要访问矩阵的对角线元素有多种方法。
其中，最直接的方法是使用diag函数，通过将矩阵作为输入参数，该函数会返回矩阵的对角线元素构成的向量。
另外，我们还可以通过指定特定的行列索引来访问对角线元素，比如使用矩阵的主对角线索引(1:n+1:n^2)，或次对角线索引(n:n-1:1)等。
4、操作对角线元素在Matlab中，我们可以对矩阵的对角线元素进行一系列的操作，比如对对角线元素进行求和、求平均、取最大最小值等。
我们还可以将指定的向量设置为矩阵的对角线元素，或者将对角线元素赋予特定的值。
5、利用对角线元素对角线元素在矩阵计算中具有重要的作用，特别是在计算矩阵的特征值和特征向量时。
通过利用Matlab中提供的特征值和特征向量函数，我们可以轻松地获取矩阵的特征值和特征向量，并进一步分析和利用这些信息。
6、总结与回顾通过本文对Matlab中矩阵对角线元素的深入探讨，我们不仅了解了对角线元素的基本概念和访问方法，还学会了如何进行操作和利用。
我们还探讨了对角线元素在矩阵计算中的重要作用，特别是在特征值和特征向量的计算中。
7、个人观点和理解在我看来，对角线元素在矩阵中扮演着至关重要的角色，它不仅仅是一组数字，更是矩阵中蕴含的丰富信息和特性的体现。
在实际应用中，我们要善于利用和分析对角线元素，以便更好地理解和运用矩阵，提高编程的效率和准确性。
算法翻译 中文
算法翻译计科1501 孙旭辉201526811019移动一个简单的物体看起来是容易的。
而路径搜索是复杂的。
为什么涉及到路径搜索就产生麻烦了？考虑以下情况：物体（unit）最初位于地图的底端并且尝试向顶部移动。
物体扫描的区域中(粉红色部分)没有任何东西显示它不能向上移动，因此它持续向上移动。
在靠近顶部时，它探测到一个障碍物然后改变移动方向。
然后它沿着U形障碍物找到它的红色的路径。
相反的，一个路径搜索器（pathfinder）将会扫描一个更大的区域（淡蓝色部分），但是它能做到不让物体走向凹形障碍物而找到一条更短的路径(蓝色路径）。
然而你可以扩展一个运动算法，用于对付上图所示的障碍物。
或者避免制造凹形障碍，或者把凹形出口标识为危险的(只有当目的地在里面时才进去):比起一直等到最后一刻才发现问题，路径搜索器让你提前作出计划。
不带路径搜索的运动可以在很多种情形下工作，同时可以扩展到更多的情形，但是路径搜索是一种更常用的解决更多问题的方法。
1.1 算法计算机科学教材中的路径搜索算法在数学视角的图上工作——由边联结起来的结点的集合。
一个基于图块(tile)拼接的游戏地图可以看成是一个图，每个图块(tile)是一个结点，并在每个图块之间画一条边：目前，我会假设我们使用二维网格。
稍后我将讨论如何在你的游戏之外建立其他类型的图。
许多AI领域或算法研究领域中的路径搜索算法是基于任意的图设计的，而不是基于网格(grid-based)的图。
我们可以找到一些能使用网格地图的特性的东西。
有一些我们认为是常识，而算法并不理解。
例如，我们知道一些和方向有关的东西：一般而言，如果两个物体距离越远，那么把其中一个物体向另一个移动将花越多的时间；并且我们知道地图中没有任何秘密通道可以从一个地点通向另一个地点。
（我假设没有，如果有的话，将会很难找到一条好的路径，因为你并不知道要从何处开始。
）1.2 Dijkstra算法与最佳优先搜索Dijkstra算法从物体所在的初始点开始，访问图中的结点。
启发式函数
启发式函数
启发式函数是机器学习和人工智能实验中的一种常用方法，它可以在实验中帮助计算机找到最佳的解决方案。
在机器学习的实验中，普遍使用的某种启发式算法称为启发式函数。
本文将对启发式函数的概念、原理和应用进行详细分析，展示它为复杂问题提供了解决方法。
首先，让我们来简要介绍一下启发式函数，它是指一种智能方法，它可以帮助计算机在较大的空间内找到最佳解决方案。
根据不同的情况，启发式函数可以有多种形式。
基本上，它们都是用搜索树或最佳策略来做出某些决策，并逐步更新状态。
启发式函数的作用是根据给定的初始条件来快速计算出最佳解，不一定是最优解。
启发式函数的原理主要是通过分析问题，得出应该采取哪种最佳策略，即每次解决问题时，下一步应取哪个状态，以达到最优解的目的。
它可以用图结构、矩阵等不同的数据结构来表示，通过基于这些数据的计算来找到最优的解决方案。
一般来说，启发式函数会使用先前的经验来估计出应该搜索的方向，以及搜索的深度。
启发式函数的应用在现实生活的许多场景中都可以看到，比如计算机程序的拼图游戏、分类器的训练模型、汽车自动驾驶等。
在棋类游戏中，人工智能用启发式函数来决定下棋的策略，以及最终攻击下棋的方案。
自动驾驶汽车中也使用了启发式函数，它可以根据道路的形状、标志、障碍物等因素来决定自车的行动方案，以实现安全驾驶。
总之，启发式函数是机器学习和人工智能实验中常用的算法，它可以通过根据不同情况来分析问题，给出最佳的解决方案。
它可以应
用于各种实际情况，因此在智能系统中发挥着重要作用。
美国大学生数学建模MCM 数学专用名词
美国大学生数学建模MCM 数学专用名词augmented matrix增广矩阵asymptotic渐进的asymptote渐进线asymmetrical非对称的associative law结合律ascending上升的arrangement排列arithmetic算术argument幅角，幅度，自变量，论证area面积arc length弧长apothem边心距apex顶点aperiodic非周期的antisymmetric反对称的antiderivative原函数anticlockwise逆时针的annihilator零化子angular velocity角速度angle of rotation旋转角angle of incidence入射角angle of elevation仰角angle of depression俯角angle of circumference圆周角analytic space复空间analytic geometry解析几何analytic function解析函数analytic extension解析开拓amplitude幅角，振幅alternative互斥的alternate series交错级数almost everywhere几乎处处algebraic topology代数拓扑algebraic expression代数式algebraic代数的affine仿射(几何学)的admissible error容许误差admissible容许的adjugate伴随转置的adjoint operator伴随算子adjoint伴随的adjacency邻接additive加法，加性acute angle锐角accumulation point聚点accidential error偶然误差accessible point可达点abstract space抽象空间abstract algebra抽象代数absolute value绝对值absolute integrable绝对可积absolute convergent绝对收敛Abelian阿贝尔的，交换的balance equation平衡方程bandwidth带宽barycenter重心base基base vectors基向量biased error有偏误差biased statistic有偏统计量bilinear双线性的bijective双射的bilateral shift双侧位移的binomial二项式bisector二等分线，平分线boundary边界的，边界bounded有界的broken line折线bundle丛，把，卷calculus微积分calculus of variations变分法cancellation消去canonical典型的，标准的canonical form标准型cap交，求交运算capacity容量cardinal number基数Cartesian coordinates笛卡尔坐标category范畴，类型cell单元，方格，胞腔cell complex胞腔复形character特征标characterization特征circuit环路，线路，回路circular ring圆环circulating decimal循环小数clockwise顺时针方向的closed ball闭球closure闭包cluster point聚点coefficient系数cofinal共尾的cohomology上同调coincidence重合，叠和collinear共线的collective集体的columnar rank列秩combinatorial theory组合理论common tangent公切线commutative交换的compact紧的compact operator紧算子compatibility相容性compatible events相容事件complementary余的，补的complete完全的，完备的complex analysis复变函数论complex potential复位势composite复合的concave function凹函数concentric circles同心圆concurrent共点conditional number条件数confidence interval置信区间conformal共形的conic圆锥的conjugate共轭的connected连通的connected domain连通域consistence相容，一致constrained约束的continuable可延拓的continuity连续性contour周线，回路，轮廓线convergence收敛性convexity凸形convolution对和，卷积coordinate坐标coprime互质的，互素的correspondence对应coset陪集countable可数的counterexample反例covariance协方差covariant共变的covering覆盖critical临界的cubic root立方根cup并，求并运算curl旋度curvature曲率curve曲线cyclic循环的decade十进制的decagon十边形decimal小数的，十进制的decision theory决策论decomposable可分解的decreasing递减的decrement减量deduction推论，归纳法defect亏量，缺陷deficiency亏格definition定义definite integral定积分deflation压缩deflection挠度，挠率，变位degenerate退化的deleted neighborhood去心邻域denominator分母density稠密性，密度density function密度函数denumerable可数的departure偏差，偏离dependent相关的dependent variable因变量derangement重排derivation求导derivative导数descent下降determinant行列式diagram图，图表diameter直径diamond菱形dichotomy二分法diffeomorphism微分同胚differentiable可微的differential微分differential geometry微分几何difference差，差分digit数字dimension维数directed graph有向图directed set有向集direct prodect直积direct sum直和direction angle方向角directional derivative方向导数disc圆盘disconnected不连通的discontinuous不连续的discrete离散的discriminant判别式disjoint不相交的disorder混乱，无序dissection剖分dissipation损耗distribution分布，广义函数divergent发散的divisor因子，除数division除法domain区域，定义域dot product点积double integral二重积分dual对偶dynamic model动态模型dynamic programming动态规划dynamic system动力系统eccentricity离心率econometrics计量经济学edge棱，边eigenvalue特征值eigenvector特征向量eigenspace特征空间element元素ellipse椭圆embed嵌入empirical equation经验公式empirical assumption经验假设endomorphism自同态end point端点entropy熵entire function整函数envelope包络epimorphism满同态equiangular等角equilateral等边的equicontinuous等度连续的equilibrium平衡equivalence等价error estimate误差估计estimator估计量evaluation赋值，值的计算even number偶数exact sequence正合序列exact solution精确解excenter外心excision切割，分割exclusive events互斥事件exhaustive穷举的expansion展开，展开式expectation期望experimental error实验误差explicit function显函数exponent指数extension扩张，外延face面factor因子factorial阶乘fallacy谬误fiducial置信field域，场field theory域论figure图形，数字finite有限的finite group有限群finite iteration有限迭代finite rank有限秩finitely covered有限覆盖fitting拟合fixed point不动点flag标志flat space平旦空间formula公式fraction分数，分式frame架，标架free boundary自由边界frequency频数，频率front side正面function函数functional泛函functor函子，算符fundamental group基本群fuzzy模糊的gain增益，放大率game对策gap间断，间隙general topology一般拓扑学general term通项generalized普遍的，推广的generalized inverse广义逆generalization归纳，普遍化generating line母线genus亏格geodesic测地线geometrical几何的geometric series几何级数golden section黄金分割graph图形，网格half plane半平面harmonic调和的hexagon六边形hereditary可传的holomorphic全纯的homeomorphism同胚homogeneous齐次的homology同调homotopy同伦hyperbola双曲线hyperplane超平面hypothesis假设ideal理想idempotent幂等的identical恒等，恒同identity恒等式，单位元ill-condition病态image像点，像imaginary axis虚轴imbedding嵌入imitation模仿，模拟immersion浸入impulse function脉冲函数inclination斜角，倾角inclined plane斜面inclusion包含incomparable不可比的incompatible不相容的，互斥的inconsistent不成立的indefinite integral不定积分independence无关（性），独立（性）index指数，指标indivisible除不尽的inductive归纳的inductive definition归纳定义induced诱导的inequality不等式inertia law惯性律inference推理，推论infimum下确界infinite无穷大的infinite decimal无穷小数infinite series无穷级数infinitesimal无穷小的inflection point拐点information theory信息论inhomogeneous非齐次的injection内射inner point内点instability不稳定integer整数integrable可积的integrand被积函数integral积分intermediate value介值intersection交，相交interval区间intrinsic内在的，内蕴的invariant不变的inverse circular funct反三角函数inverse image逆像，原像inversion反演invertible可逆的involution对合irrational无理的，无理数irreducible不可约的isolated point孤立点isometric等距的isomorphic同构的iteration迭代joint distribution联合分布kernel核keyword关键词knot纽结known已知的large sample大样本last term末项lateral area侧面积lattice格子lattice point格点law of identity同一律leading coefficient首项系数leaf蔓叶线least squares solution最小二乘解lemma引理Lie algebra李代数lifting提升likelihood似然的limit极限linear combination线性组合linear filter线性滤波linear fraction transf线性分linear filter线性滤波式变换式变换linear functional线性泛函linear operator线性算子linearly dependent线性相关linearly independent线性无关local coordinates局部坐标locus(pl.loci)轨迹logarithm对数lower bound下界logic逻辑lozenge菱形lunar新月型main diagonal主对角线manifold流形mantissa尾数many-valued function多值函数map into映入map onto映到mapping映射marginal边缘master equation主方程mathermatical analysis数学分析mathematical expectati数学期望matrix(pl. matrices)矩阵maximal极大的，最大的maximum norm最大模mean平均，中数measurable可测的measure测度mesh网络metric space距离空间midpoint中点minus减minimal极小的，最小的model模型modulus模，模数moment矩monomorphism单一同态multi-analysis多元分析multiplication乘法multipole多极mutual相互的mutually disjoint互不相交natural boundary自然边界natural equivalence自然等价natural number自然数natural period固有周期negative负的，否定的neighborhood邻域nil-factor零因子nilpotent幂零的nodal节点的noncommutative非交换的nondense疏的，无处稠密的nonempty非空的noncountable不可数的nonlinear非线性的nonsingular非奇异的norm范数normal正规的，法线normal derivative法向导数normal direction法方向normal distribution正态分布normal family正规族normal operator正规算子normal set良序集normed赋范的n-tuple integral重积分number theory数论numerical analysis数值分析null空，零obtuse angle钝角octagon八边形octant卦限odd number奇数odevity奇偶性off-centre偏心的one-side单侧的open ball开球operations reserach运筹学optimality最优性optimization最优化optimum最佳条件orbit轨道order阶，级，次序order-preserving保序的order-type序型ordinal次序的ordinary寻常的，正常的ordinate纵坐标orient定方向orientable可定向的origin原点original state初始状态orthogonal正交的orthonormal规范化正交的outer product外积oval卵形线overdetermined超定的overlaping重叠，交迭pairity奇偶性pairwise两两的parabola抛物线parallel平行parallel lines平行线parallelogram平行四边形parameter参数parent population母体partial偏的，部分的partial ordering偏序partial sum部分和particle质点partition划分，分类path space道路空间perfect differential全微分period周期periodic decimal循环小数peripheral周界的，外表的periphery边界permissible容许的permutable可交换的perpendicular垂直perturbation扰动，摄动phase相，位相piecewise分段的planar平面的plane curve平面曲线plane domain平面区域plane pencil平面束plus加point of intersection交点pointwise逐点的polar coordinates极坐标pole极，极点polygon多边形polygonal line折线polynomial多项式positive正的，肯定的potency势，基数potential位势prime素的primitive本原的principal minor主子式prism棱柱proof theory证明论probability概率projective射影的，投影proportion比例pure纯的pyramid棱锥，棱锥体quadrant像限quadratic二次的quadric surface二次曲面quantity量，数量quasi-group拟群quasi-norm拟范数quasi-normal拟正规queuing theory排队论quotient商radial径向radical sign根号radication开方radian弧度radius半径ramified分歧的random随机randomize随机化range值域，区域，范围rank秩rational有理的raw data原始数据real function实函数reciprocal倒数的，互反的reciprocal basis对偶基reciprocity互反性rectangle长方形，矩形rectifiable可求长的recurring decimal循环小数reduce简化，化简reflection反射reflexive自反的region区域regular正则regular ring正则环related function相关函数remanent剩余的repeated root重根residue留数，残数resolution分解resolvent预解式right angle直角rotation旋转roundoff舍入row rank行秩ruled surface直纹曲面runs游程，取遍saddle point鞍点sample样本sampling取样scalar field标量场scalar product数量积，内积scale标尺，尺度scattering散射，扩散sectorial扇形self-adjoint自伴的semicircle半圆semi-definite半定的semigroup半群semisimple半单纯的separable可分的sequence序列sequential相继的，序列的serial序列的sheaf层side face侧面similar相似的simple curve简单曲线simplex单纯形singular values奇异值skeleton骨架skewness偏斜度slackness松弛性slant斜的slope斜率small sample小样本smooth manifold光滑流形solid figure立体形solid geometry立体几何solid of rotation旋转体solution解solvable可解的sparse稀疏的spectral theory谱论spectrum谱sphere球面，球形spiral螺线spline function样条函数splitting分裂的statistics统计，统计学statistic统计量stochastic随机的straight angle平角straight line直线stream-line流线subadditive次可加的subinterval子区间submanifold子流形subset子集subtraction减法sum和summable可加的summand被加数supremum上确界surjective满射的symmetric对称的tabular表格式的tabulation列表，造表tangent正切，切线tangent space切空间tangent vector切向量tensor张量term项terminal row末行termwise逐项的tetrahedroid四面体topological拓扑的torsion挠率totally ordered set全序集trace迹trajectory轨道transcendental超越的transfer改变，传transfinite超限的transformation变换式transitive可传递的translation平移transpose转置transverse横截、trapezoid梯形treble三倍，三重trend趋势triad三元组triaxial三轴的，三维的trigon三角形trigonometric三角学的tripod三面角tubular管状的twist挠曲，扭转type类型，型，序型unbiased无偏的unbiased estimate无偏估计unbounded无界的uncertainty不定性unconditional无条件的unequal不等的uniform一致的uniform boundness一致有界uniformly bounded一致有界的uniformly continuous一致连续uniformly convergent一致收敛unilateral单侧的union并，并集unit单位unit circle单位圆unitary matrix酉矩阵universal泛的，通用的upper bound上界unrounded不舍入的unstable不稳定的valuation赋值value值variation变分，变差variety簇vector向量vector bundle向量丛vertex顶点vertical angle对顶角volume体积，容积wave波wave form波形wave function波函数wave equation波动方程weak convergence弱收敛weak derivatives弱导数weight权重，重量well-ordered良序的well-posed适定的zero零zero divisor零因子zeros零点zone域，带</Words>。
八数码问题启发函数和代价函数
八数码问题启发函数和代价函数八数码问题是一种经典的搜索问题，涉及到在一个3x3的方格中，将初始状态和目标状态之间的状态转化成最少步数的问题。
启发函数和代价函数是在解决八数码问题中非常重要的概念。
启发函数（Heuristic Function）又称为估价函数，是用来评估当前状态与目标状态之间的距离的函数。
启发函数通过对当前状态和目标状态的特征进行比较，给出一个估计的代价值，用来指导搜索算法的方向和优先级。
常用的启发函数有曼哈顿距离、欧几里得距离和不在位的数量等。
曼哈顿距离（Manhattan distance）是启发函数中最常用的一种，其计算方式是将当前状态与目标状态中每个数字的位置之差相加。
例如，在八数码中，如果数字5在当前状态中的位置是(1,2)，而在目标状态中的位置是(2,2)，那么曼哈顿距离就等于|1-2|+|2-2|=1。
通过计算所有数字的曼哈顿距离之和，可以得到当前状态与目标状态的估计代价。
欧几里得距离（Euclidean distance）是另一种常用的启发函数，其计算方式是将当前状态与目标状态中每个数字的位置之差的平方和开根号。
这种启发函数更加关注数字之间的空间距离，而非仅仅是位置之差。
例如，在八数码中，如果数字5在当前状态中的位置是(1,2)，而在目标状态中的位置是(2,2)，那么欧几里得距离就等于√[(1-2)²+(2-2)²]=1。
通过计算所有数字的欧几里得距离之和，可以得到当前状态与目标状态的估计代价。
不在位的数量（Number of misplaced tiles）是另一种简单直观的启发函数，其计算方式是比较当前状态和目标状态中不同数字的数量。
例如，在八数码中，如果当前状态中的数字已经完全和目标状态一致，那么不在位的数量就为0；如果有一个数字不同，那么不在位的数量就为1。
通过计算所有数字的不在位数量，可以得到当前状态与目标状态的估计代价。
代价函数（Cost Function）是用来衡量当前状态和初始状态之间的距离的函数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
对角启发函数
private function diagonal(node:Node):Number
{
var dx:Number = Math.abs(node.x - _endNode.x );
var dy:Number = Math.abs(node.y - _endNode.y);
var diag:Number = Math.min(dx,dy);
var straight:Number = dx + dy;
return _diagCost * diag + _straightCost * (straight – 2 * diag);
}
对角启发函数解释：对角启发函数计算出从起始
节点到终止节点x 轴，y 轴变化数的绝对值dx ，
dy 。
Diag 为dx,dy 中的小值，为了使选择的路径
最短必须走diag 次数个对角，剩下的|dx - dy|次
全都水平或者竖直移动。
那么，该节点的f 值就
是diag 乘以 2加上|dx - dy|*1。
A*算法解释：首先检查起始节点周围节点的f 值，
如果该节点属于已查列表或者待查列表，那么如
果计算出的f 值比该节点原有的f 属性值小，则
将该值用新计算出来的f 值替代。
这样做是为了防止从当前节点移至下一个节点并重新计算其周围节点的f 值时，出现已查列表中的某个节点原有f 属性比新计算出来的大。
这时，我们就需要重新修正该节点的f 值，以保证准确。
虽然，我现在还不知道不这样做会出现什么错误，但这样做至少保证每一步都是没有差错的，绝对正确的。
所以建议你每次都检查，并修正已查列表中被重新计算f 值的节点的f 值。
倘若该节点不在已查列表或者待查列表之中那么给该节点的f 值赋值，并将该节点添加到待查列表中，并将当前节点添加到已查列表。
等将周围的节点全部计算完后，取已查列表中f 值最小的节点作为下一个初始节点，并将当前节点添加到路径数组中。
接着重复执行上面的操作直到到达终止节点停止。
但是
有一种情况被忽略了，如下图所示，初始节点找到f 值最小的节点1并将其设置为当
前节点，1节点找到f 值最小的2节点并将其设置为当前节点，到3节点时因为前面
黑色区域不能穿过，又返回到2节点，2节点有找到3
节点，如此循环。
这是改程序
的一个漏洞，有待改进。