有关路径搜索的一个算法
深度优先搜索探索中的路径
深度优先搜索探索中的路径深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是一种用于图和树等数据结构的搜索算法。
在图的深度优先搜索过程中，寻找一条从起始顶点到目标顶点的路径是常见且重要的问题。
本文将探讨深度优先搜索中如何找到路径的方法和实现。
一、路径的定义和表示在深度优先搜索中，路径是指从起始顶点到目标顶点的一条通路。
路径可以用顶点序列或边的序列来表示。
以图为例，设图G=(V,E)表示一个有向图，其中V为顶点集合，E为边集合。
对于路径P={v1,v2,v3,...,vn}，其中vi∈V且(vi,vi+1)∈E。
路径中的第一个顶点为起始顶点，最后一个顶点为目标顶点。
二、深度优先搜索中的路径探索1. 基本思想深度优先搜索是一种递归的搜索方式，它以某个顶点为起始点，深度优先地遍历该顶点的邻接顶点，然后递归地遍历邻接顶点的邻接顶点，直到找到目标顶点或遍历完所有路径。
2. 算法步骤（1）判断当前顶点是否为目标顶点。
如果是，则找到了一条路径；（2）如果当前顶点不是目标顶点，继续遍历当前顶点的邻接顶点；（3）对于每个邻接顶点，重复步骤（1）和步骤（2），直到找到目标顶点或遍历完所有路径。
三、路径搜索的实现深度优先搜索中的路径搜索可以通过编程实现。
下面以Python语言为例，给出一个简单的深度优先搜索算法的实现：```pythondef dfs(graph, start, end, path=[]):path = path + [start]if start == end:return [path]if start not in graph:return []paths = []for vertex in graph[start]:if vertex not in path:new_paths = dfs(graph, vertex, end, path)for new_path in new_paths:paths.append(new_path)return paths```在上述代码中，graph为表示图的字典，start为起始顶点，end为目标顶点，path为当前路径。
迷宫问题算法
迷宫问题算法一、引言迷宫问题是一个经典的算法问题，对于寻找路径的算法有着广泛的应用。
迷宫是一个由通路和墙壁组成的结构，从起点出发，要找到通往终点的路径。
迷宫问题算法主要解决的是如何找到一条从起点到终点的最短路径。
二、DFS（深度优先搜索）算法深度优先搜索算法是迷宫问题求解中最常用的算法之一。
其基本思想是从起点开始，沿着一个方向不断向前走，当走到无法继续前进的位置时，回退到上一个位置，选择另一个方向继续前进，直到找到终点或者无路可走为止。
1. 算法步骤1.初始化一个空栈，并将起点入栈。
2.当栈不为空时，取出栈顶元素作为当前位置。
3.如果当前位置是终点，则返回找到的路径。
4.如果当前位置是墙壁或者已经访问过的位置，则回退到上一个位置。
5.如果当前位置是通路且未访问过，则将其加入路径中，并将其邻居位置入栈。
6.重复步骤2-5，直到找到终点或者栈为空。
2. 算法实现伪代码以下为DFS算法的实现伪代码：procedure DFS(maze, start, end):stack := empty stackpath := empty listvisited := empty setstack.push(start)while stack is not empty docurrent := stack.pop()if current == end thenreturn pathif current is wall or visited.contains(current) thencontinuepath.append(current)visited.add(current)for each neighbor in getNeighbors(current) dostack.push(neighbor)return "No path found"三、BFS（广度优先搜索）算法广度优先搜索算法也是解决迷宫问题的常用算法之一。
人工智能a算法例题
人工智能a算法例题人工智能领域中的A算法是指A算法，它是一种常用的启发式搜索算法。
A算法在路径规划、游戏AI等领域有广泛应用。
下面我将从多个角度来回答关于A算法的例题。
首先，让我们假设有一个迷宫，其中包含起点（S）和终点（G），以及一些障碍物（#）。
我们的目标是找到从起点到终点的最短路径。
现在，我将使用A算法来解决这个例题。
A算法的基本思想是维护两个列表，开放列表和关闭列表。
开放列表用于存储待探索的节点，关闭列表用于存储已经探索过的节点。
算法通过计算每个节点的估计代价（f值）来决定下一个要探索的节点，其中f值等于节点的实际代价（g值）加上节点到目标节点的估计代价（h值）。
首先，将起点加入开放列表，并将其g值设为0。
然后，重复以下步骤直到找到终点或者开放列表为空：1. 从开放列表中选择f值最小的节点，将其移入关闭列表。
2. 对于该节点的每个相邻节点，计算它们的g值和h值。
3. 如果相邻节点已经在关闭列表中，则跳过。
4. 如果相邻节点不在开放列表中，将其加入开放列表，并更新其父节点为当前节点，并计算其g值和h值。
5. 如果相邻节点已经在开放列表中，比较当前路径下的g值和已有路径下的g值。
如果当前路径下的g值更小，则更新父节点为当前节点，并更新g值。
当找到终点时，回溯路径即可得到从起点到终点的最短路径。
除了以上的步骤说明，还可以从其他角度来解释A算法。
例如，可以从算法的优点和缺点来进行分析。
A算法的优点包括：1. 可以找到最短路径，A算法使用启发式函数来估计代价，因此可以找到最短路径。
2. 效率较高，A算法在大多数情况下具有较高的搜索效率，尤其是在启发式函数设计得合理的情况下。
3. 可以应用于多种问题，A算法是一种通用的搜索算法，可以应用于路径规划、游戏AI等多个领域。
然而，A算法也有一些缺点：1. 启发式函数的设计有一定难度，为了使A算法能够找到最优解，需要设计一个合适的启发式函数。
但是，启发式函数的设计并不是一件容易的事情，需要对问题有深入的理解。
浅析自动驾驶汽车路径规划算法
浅析自动驾驶汽车路径规划算法自动驾驶汽车的路径规划算法最早源于机器人的路径规划研究，但是就工况而言却比机器人的路径规划复杂得多，自动驾驶车辆需要考虑车速、道路的附着情况、车辆最小转弯半径、外界天气环境等因素。
本文将为大家介绍四种常用的路径规划算法，分别是搜索算法、随机采样、曲线插值和人工势场法。
1．搜索算法搜索算法主要包括遍历式和启发式两种，其中Dijkstra算法属于传统的遍历式，A＊算法属于启发式，在A＊算法的基础上，还衍生出了D＊Lite算法、Weighted A＊算法等其他类型。
Dijkstra算法最早由荷兰计算机学家狄克斯特拉于1959年提出，算法核心是计算从一个起始点到终点的最短路径，其算法特点是以起始点开始向周围层层扩展，直到扩展到终点为止，再从中找到最短路径，算法搜索方式如图（1－1）所示。
A＊算法在Dijkstra算法上结合了最佳优先算法，在空间的每个节点定义了一个启发函数（估价函数），启发函数为当前节点到目标节点的估计值，从而减少搜索节点的数量从而提高效率。
A＊算法中的启发函数包括两部分，表示从初始点到任意节点n的代价，表示节点n到目标点的启发式评估代价，在对象从初始点开始向目标点移动时，不断计算的值，从而选择代价最小的节点。
一般来说遍历式算法可以取得全局最优解，但是计算量大，实时性不好；启发式算法结合了遍历式算法以及最佳优先算法的优点，具有计算小、收敛快的特点。
图（1－2）是最佳优先算法示意图，可以看出该算法有一定的选择性，但是面对图中的u型障碍物会出现计算效率低的情况。
而A＊算法完美的结合了Dijkstra算法和最佳优先算法，不仅有一定的选择性，并且计算量相对也是最少的，更快得找到了最短路径。
2．随机采样随机采样主要包括蚁群算法以及RRT（快速扩展随机树）算法。
蚁群算法是由Dorigo M等人于1991年首先提出，并首先使用在解决TSP（旅行商问题）上。
其算法基本原理如下：1．蚂蚁在路径上释放信息素。
最短路径问题的智能优化算法
最短路径问题的智能优化算法最短路径问题是图论中的经典问题，其在各个领域都有着广泛的应用。
然而，当图的规模庞大时，传统的求解方法往往存在效率低下的问题。
为了提高求解最短路径问题的效率，智能优化算法应运而生。
本文将介绍几种常用的智能优化算法，并比较它们在求解最短路径问题上的表现。
1. 遗传算法遗传算法是模拟自然界的进化过程而设计的一种优化算法。
在求解最短路径问题时，可以将图中的节点看作基因，路径长度看作适应度。
遗传算法通过交叉、变异等操作对解空间进行搜索，并逐代筛选出较优的解。
在实际应用中，遗传算法能够在较短的时间内找到逼近最优解的结果。
2. 蚁群算法蚁群算法是受到蚂蚁觅食行为的启发而设计的一种优化算法。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在搜索食物时释放信息素、路径选择等行为进行优化。
在求解最短路径问题时，可以将蚂蚁看作在节点之间移动的代理，蚁群中的每只蚂蚁通过释放信息素来引导搜索方向。
经过多次迭代，蚁群算法可以找到接近最短路径的解。
3. 粒子群算法粒子群算法是模拟鸟群觅食行为的一种优化算法。
粒子群算法通过随机初始化一群“粒子”，然后根据自身最优解和群体最优解来不断调整粒子的位置和速度，以找到最优解。
在求解最短路径问题时，可以将节点看作粒子，粒子的位置和速度表示路径的位置和前进方向。
通过迭代调整粒子的位置和速度，粒子群算法能够找到较优的解。
4. 模拟退火算法模拟退火算法是一种受到固体退火原理启发的优化算法。
在求解最短路径问题时，可以将节点看作原子，在不同温度下进行状态转移，以找到更优的解。
模拟退火算法通过接受差解的概率和降低温度的策略来逐渐搜索到接近最优解的结果。
以上是几种常见的智能优化算法在求解最短路径问题上的应用。
这些算法在实际应用中有着广泛的适用性，并且能够在较短的时间内找到较优的解。
在具体选择算法时，需要根据问题的规模和要求进行综合考虑。
未来随着智能优化算法的发展，相信将会有更多高效、灵活的算法被提出，为最短路径问题的求解提供更多选择。
c语言最短路径搜寻算法
c语言最短路径搜寻算法
C 语言最短路径搜寻算法常用于在网图中寻找两点之间的最短路径，其中网图的最短路径分为单源最短路径和多源最短路径。
以下是两种常见的最短路径搜寻算法：- Dijkstra 算法：从一个起始点出发，到达一个终点，通过对路径权值的累加，找到最短路径。
- Floyd 算法：对于网中的任意两个顶点来说，之间的最短路径不外乎有两种情况。
一种是直接从一个顶点到另一个顶点的边的权值；另一种是先经过若干个顶点，最终达到另一个顶点，期间经过的边的权值和。
这两种算法都可以用 C 语言实现，你可以根据具体需求选择合适的算法。
若你想了解更多关于最短路径搜寻算法的内容，可以继续向我提问。
A算法在路径规划中的应用
A算法在路径规划中的应用路径规划是人工智能领域的一个核心问题，它在许多实际应用中发挥着重要的作用。
A算法（A* Algorithm）作为一种常用的搜索算法，被广泛用于路径规划中。
本文将探讨A算法在路径规划中的应用。
一、A算法简介A算法是一种启发式搜索算法，用于在图形结构的网络中寻找从起始节点到目标节点的最短路径。
与传统的搜索算法相比，A算法利用了启发式函数来评估每个节点的优先级，从而更加高效地搜索最优路径。
它结合了广度优先搜索和贪心算法的优点，能够在较短的时间内找到近似最优解。
二、A算法的工作原理A算法采用了一种启发式评估函数（Heuristic Evaluation Function），该函数用来估计从当前节点到目标节点的代价。
一般情况下，这个启发式评估函数采用欧几里得距离、曼哈顿距离等方式进行计算。
A算法根据节点的代价和启发式评估函数的值选择下一个最优的节点进行扩展，直到找到目标节点或者遍历完所有可能的节点。
三、A算法在路径规划中的应用案例A算法在路径规划中有着广泛的应用，下面以智能车辆路径规划为例进行说明。
智能车辆路径规划是一个典型的实时路径规划问题。
智能车辆需要通过传感器获取当前位置和周围环境信息，并根据这些信息选择最优的路径到达目的地。
A算法能够快速找到最短路径，适用于智能车辆路径规划。
智能车辆路径规划中，A算法的步骤如下：1. 初始化启发式评估函数和起始节点，将起始节点加入open列表。
2. 通过启发式评估函数计算起始节点到目标节点的代价，并更新起始节点的优先级。
3. 从open列表中选择优先级最高的节点，将其加入close列表。
4. 如果选择的节点是目标节点，则路径规划结束；否则，继续扩展该节点的相邻节点。
5. 对每个相邻节点计算代价和优先级，并更新open列表。
6. 重复步骤3至5，直到找到目标节点或者open列表为空。
通过以上步骤，A算法可以寻找到智能车辆从起始点到目标点的最短路径，并且具备实时性和高效性。
图遍历算法
图遍历算法图遍历算法是一种基于图的搜索算法，用于从图中搜索指定的节点或路径。
图在计算机科学中是一种重要的数据结构，它可以用来表示一组复杂的关系。
图中的每个节点都是一个对象，而边则用来表示两个节点之间的关系。
图遍历算法类似于树遍历算法，其主要目的是从图中寻找某一节点或指定的路径。
图遍历算法的基本操作步骤1.图中的所有节点标记为未访问状态。
2. 从起始节点开始遍历，将当前节点标记为已访问状态。
3.查当前节点是否是目标节点，如果是则结束遍历，否则继续遍历。
4.查当前节点的相邻节点，如果有未访问的节点，则将其标记为已访问，并将其加入到待访问队列中。
5.复步骤3和步骤4，直到找到目标节点或遍历完整个图。
图遍历算法的应用场景图遍历算法主要用于图的搜索和路径查找。
它的应用场景有： 1.路算法：主要应用于地图导航、交通管理、机器人导航等场景，用于查找从指定的节点A到终点B的最优路径。
2.短路径算法：主要用于网络及其他复杂系统中，查找从起始节点到终点之间最短路径，也就是说，需要查找距离最短的路径，而不是按照一定顺序查找路径。
3.联分析算法：它是一种数据挖掘技术，用于挖掘分析大规模数据集合中被关联的结构和模式，包括聚类分析、关系挖掘、推荐系统等。
图遍历算法可以用于查找关联的数据，从而发现有益的模式和网络结构。
4.像处理：图像处理系统中，常常会使用图遍历算法来获取图像的各种特征，例如：特征提取、边缘检测、物体检测和分割等。
图遍历算法的性能图遍历算法的性能可以用时间复杂度和空间复杂度来表示，一般来说，图遍历算法的时间复杂度为 O(V+E)其中 V 为图中的节点数，E 为边的数目。
对于空间复杂度，一般会使用一个队列来保存待访问的节点，空间复杂度为 O(V) 。
总结图遍历算法是一种基于图的搜索算法，它主要用于搜索指定的节点或路径，并用于诸如寻路算法、最短路径算法、关联分析算法和图像处理等不同场景。
图遍历算法的时间复杂度为 O(V+E)，空间复杂度为 O(V)因此，它适合于处理大型图，而不适用于小规模的图。
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有关路径搜索的一个算法由各个直线组成的路网，求一点到另一点的所有路径：FindRateWay.h文件代码如下：#include <list>#include <vector>#include <stack>#include "GELNSG3D.h"typedef std::vector<AcGeLineSeg3d> vecLineSeg;//死胡同点记录struct DeadList{AcGePoint3d ptOri; //参照点AcGePoint3dArray ptDeadAry; //死胡同点（即从参照点出发的不能走的下一点）};typedef std::vector<DeadList> vecDeadPt;class CFindRateWay{public:CFindRateWay(std::list<AcGeLineSeg3d>& lstRate,AcGePoint3d ptStart,AcGePoint3d ptEnd); virtual ~CFindRateWay();//寻找所有路径（排除回路），没找到返回FALSEBOOL FindWay(std::vector<vecLineSeg>& vecWay);private://检查路径点是否可继续向下走，如果可走则返回TRUE并返回一个可走的邻接点ptNext BOOL IsValid(AcGePoint3d pt, std::stack<AcGePoint3d>& staRatePt,std::vector<vecLineSeg>& vecWay, IN vecDeadPt& vecDead, OUT AcGePoint3d& ptNext);//查找某点的所有邻接点void FindPtNear(AcGePoint3d pt,AcGePoint3dArray& PtAry);//从栈中寻找指定点，找到返回TRUEBOOL FindPtFromStack(AcGePoint3d pt, IN std::stack<AcGePoint3d>& staPt);//通过栈中轨迹记录到路径组中void SaveRate(std::stack<AcGePoint3d>& staPt,std::vector<vecLineSeg>& vecWay);//通过两点从m_lstRate中获得AcGeLineSeg3dBOOL FindLineSegFromList(AcGePoint3d pt1, AcGePoint3d pt2, AcGeLineSeg3d& Line);//将栈中点记录到点数组中void SaveStaPt2PtAry(std::stack<AcGePoint3d>& staPt,AcGePoint3dArray& ptAry);//判断从起点到pt整个路径是否已经属于成功路径结果的一部分，条件：pt不在栈中BOOL IsPartOfSuccRate(AcGePoint3d pt, std::stack<AcGePoint3d>& staRatePt, std::vector<vecLineSeg>& vecWay);//判断一个点pt1是否为另一个点pt2的死胡同点BOOL IsDeadPt(AcGePoint3d pt1, AcGePoint3d pt2,IN vecDeadPt& vecDead);std::list<AcGeLineSeg3d> m_lstRate;AcGePoint3d m_ptStart; //出发点AcGePoint3d m_ptEnd; //目的点};------------------------------------------------------------FindRateWay.cpp文件代码如下：// FindRateWay.cpp: implementation of the CFindRateWay class.////////////////////////////////////////////////////////////////////////#include "stdafx.h"#include "resource.h"#include "FindRateWay.h"#ifdef _DEBUG#undef THIS_FILEstatic char THIS_FILE[]=__FILE__;#define new DEBUG_NEW#endif//////////////////////////////////////////////////////////////////////// Construction/Destruction//////////////////////////////////////////////////////////////////////CFindRateWay::CFindRateWay(std::list<AcGeLineSeg3d>& lstRate,AcGePoint3dptStart,AcGePoint3d ptEnd){m_lstRate = lstRate;m_ptStart = ptStart;m_ptEnd = ptEnd;}CFindRateWay::~CFindRateWay(){}//寻找所有路径（排除回路），没找到返回FALSEBOOL CFindRateWay::FindWay(std::vector<vecLineSeg>& vecWay) {//排除出发点和目标点相同的情况if (m_ptStart.isEqualTo(m_ptEnd))return FALSE;//从起点出发AcGePoint3d ptCur = m_ptStart;vecDeadPt vecDead;std::stack<AcGePoint3d> staPt;do{if (ptCur.isEqualTo(m_ptEnd)){//找到一条通路，记下所有路径SaveRate(staPt, vecWay);//清除死胡同点组vecDead.clear();//回退当前点ptCur = staPt.top();staPt.pop();}AcGePoint3d ptNext;if (IsValid(ptCur,staPt,vecWay,vecDead,ptNext)){staPt.push(ptCur);ptCur = ptNext;}else{//当前点不能继续往下走，回退if (staPt.empty())break;//记录死胡同的点if (!ptCur.isEqualTo(m_ptEnd)){if (!IsPartOfSuccRate(ptCur,staPt,vecWay)){DeadList clsDead;clsDead.ptOri = staPt.top();clsDead.ptDeadAry.append(ptCur);vecDead.push_back(clsDead);}}ptCur = staPt.top();staPt.pop();}} while(!staPt.empty());return (vecWay.size() == 0)?FALSE:TRUE;}//将栈中点记录到点数组中void CFindRateWay::SaveStaPt2PtAry(std::stack<AcGePoint3d>& staPt,AcGePoint3dArray& ptAry){std::stack<AcGePoint3d> staPt2; //临时记录栈中元素while (!staPt.empty()){AcGePoint3d ptTop = staPt.top();ptAry.append(ptTop);staPt2.push(ptTop);staPt.pop();}ptAry.reverse();//恢复栈while (!staPt2.empty()){staPt.push(staPt2.top());staPt2.pop();}}//通过栈中轨迹记录到路径组中void CFindRateWay::SaveRate(std::stack<AcGePoint3d>& staPt,std::vector<vecLineSeg>& vecWay){AcGePoint3dArray ptAry;SaveStaPt2PtAry(staPt, ptAry);vecLineSeg vecRate;for (int i=0; i<ptAry.logicalLength()-1; i++){AcGeLineSeg3d line;if (FindLineSegFromList(ptAry[i], ptAry[i+1], line))vecRate.push_back(line);}AcGePoint3d ptStart = staPt.top();AcGePoint3d ptEnd = m_ptEnd;AcGeLineSeg3d EndLine(ptStart, ptEnd);vecRate.push_back(EndLine);vecWay.push_back(vecRate); //找到一条路径，加入}//通过两点从m_lstRate中获得AcGeLineSeg3dBOOL CFindRateWay::FindLineSegFromList(AcGePoint3d pt1, AcGePoint3d pt2, AcGeLineSeg3d& Line){std::list<AcGeLineSeg3d>::iterator iter;for (iter=m_lstRate.begin(); iter!=m_lstRate.end(); iter++){AcGeLineSeg3d line = *iter;if (line.isOn(pt1) && line.isOn(pt2)){Line = line;return TRUE;}}return FALSE;}//检查路径点是否可继续向下走，如果可走则返回TRUE并返回一个可走的邻接点ptNext BOOL CFindRateWay::IsValid(AcGePoint3d pt, std::stack<AcGePoint3d>& staRatePt, std::vector<vecLineSeg>& vecWay,IN vecDeadPt& vecDead,OUT AcGePoint3d& ptNext){//找到邻接点AcGePoint3dArray ptNearAry;FindPtNear(pt, ptNearAry);if (ptNearAry.logicalLength() == 0)return FALSE;//将当前判断点加入到栈中staRatePt.push(pt);for (int i=0; i<ptNearAry.logicalLength(); i++){//在栈中存在这个邻接点则代表不能继续向下走if (FindPtFromStack(ptNearAry[i], staRatePt))continue;//判断从起点到ptNearAry[i]整个路径是否已经属于成功路径结果的一部分if (IsPartOfSuccRate(ptNearAry[i],staRatePt,vecWay))continue;//属于死胡同点找下一个if (IsDeadPt(ptNearAry[i], pt, vecDead))continue;ptNext = ptNearAry[i];staRatePt.pop();return TRUE;}staRatePt.pop();return FALSE;}//判断一个点pt1是否为另一个点pt2的死胡同点BOOL CFindRateWay::IsDeadPt(AcGePoint3d pt1, AcGePoint3d pt2,IN vecDeadPt& vecDead) {vecDeadPt::iterator iter;for (iter=vecDead.begin(); iter!=vecDead.end(); iter++){DeadList clsDead = *iter;if (clsDead.ptOri.isEqualTo(pt2)){for (int i = 0; i<clsDead.ptDeadAry.logicalLength(); i++){if (clsDead.ptDeadAry[i].isEqualTo(pt1)){return TRUE;}}}}return FALSE;}//判断从起点到pt整个路径是否已经属于成功路径结果的一部分，条件：pt不在栈中BOOL CFindRateWay::IsPartOfSuccRate(AcGePoint3d pt, std::stack<AcGePoint3d>& staRatePt, std::vector<vecLineSeg>& vecWay){AcGePoint3dArray ptAry;SaveStaPt2PtAry(staRatePt,ptAry);ptAry.append(pt);int iCount = ptAry.logicalLength();std::vector<vecLineSeg>::iterator iter;for (iter=vecWay.begin();iter!=vecWay.end();iter++){vecLineSeg vec = *iter;int i=0;BOOL bNoPart = FALSE;for (; i<vec.size(); i++){AcGeLineSeg3d line = vec.at(i);if (i>=ptAry.logicalLength()-1)return TRUE;if (line.isOn(ptAry[i]) && line.isOn(ptAry[i+1]))continue;bNoPart = TRUE;break; //不是成功路径的一部分，循环下一条}if (!bNoPart)return TRUE;}return FALSE;}//查找某点的所有邻接点void CFindRateWay::FindPtNear(AcGePoint3d pt,AcGePoint3dArray& PtAry){std::list<AcGeLineSeg3d>::iterator iter;for (iter=m_lstRate.begin(); iter!=m_lstRate.end(); iter++){AcGeLineSeg3d line = *iter;if (line.isOn(pt) == Adesk::kTrue){AcGePoint3d ptStart = line.startPoint();AcGePoint3d ptEnd = line.endPoint();int iFind = -1;if (!PtAry.find(ptStart,iFind) && !pt.isEqualTo(ptStart))PtAry.append(ptStart);if (!PtAry.find(ptEnd,iFind) && !pt.isEqualTo(ptEnd))PtAry.append(ptEnd);}}}//从栈中寻找指定点，找到返回TRUEBOOL CFindRateWay::FindPtFromStack(AcGePoint3d pt, IN std::stack<AcGePoint3d>& staPt) {std::stack<AcGePoint3d> staPt2; //用来临时存放栈元素BOOL bFind = FALSE;while (!staPt.empty()){AcGePoint3d ptItem = staPt.top();if (ptItem.isEqualTo(pt)){bFind = TRUE;break;}staPt2.push(ptItem);staPt.pop();}//将staPt2中元素依次压回while (!staPt2.empty()){staPt.push(staPt2.top());staPt2.pop();}return bFind;}---------------------------------调用方式：// This is command 'DEMOCMD'//命令用来构建道路各段，void ARXDemoDemoCmd(){// TODO: Implement the commandstd::list<AcGeLineSeg3d> lstRate;AcGeLineSeg3d line1(AcGePoint3d(300,0,0),AcGePoint3d(300,100,0));lstRate.push_back(line1);AcGeLineSeg3d line2(AcGePoint3d(100,100,0),AcGePoint3d(100,500,0)); lstRate.push_back(line2);AcGeLineSeg3d line3(AcGePoint3d(100,100,0),AcGePoint3d(300,100,0)); lstRate.push_back(line3);AcGeLineSeg3d line4(AcGePoint3d(0,500,0),AcGePoint3d(100,500,0)); lstRate.push_back(line4);AcGeLineSeg3d line5(AcGePoint3d(100,500,0),AcGePoint3d(200,500,0)); lstRate.push_back(line5);AcGeLineSeg3d line6(AcGePoint3d(200,400,0),AcGePoint3d(200,500,0)); lstRate.push_back(line6);AcGeLineSeg3d line7(AcGePoint3d(200,500,0),AcGePoint3d(400,500,0)); lstRate.push_back(line7);AcGeLineSeg3d line8(AcGePoint3d(200,400,0),AcGePoint3d(400,400,0)); lstRate.push_back(line8);AcGeLineSeg3d line9(AcGePoint3d(200,300,0),AcGePoint3d(200,400,0)); lstRate.push_back(line9);AcGeLineSeg3d line10(AcGePoint3d(200,200,0),AcGePoint3d(200,300,0)); lstRate.push_back(line10);AcGeLineSeg3d line11(AcGePoint3d(200,300,0),AcGePoint3d(400,300,0)); lstRate.push_back(line11);AcGeLineSeg3d line12(AcGePoint3d(200,200,0),AcGePoint3d(400,200,0)); lstRate.push_back(line12);AcGeLineSeg3d line13(AcGePoint3d(400,200,0),AcGePoint3d(400,300,0)); lstRate.push_back(line13);AcGeLineSeg3d line14(AcGePoint3d(400,300,0),AcGePoint3d(400,400,0)); lstRate.push_back(line14);AcGeLineSeg3d line15(AcGePoint3d(400,400,0),AcGePoint3d(400,500,0)); lstRate.push_back(line15);AcGeLineSeg3d line16(AcGePoint3d(400,500,0),AcGePoint3d(600,500,0));lstRate.push_back(line16);AcGeLineSeg3d line17(AcGePoint3d(400,400,0),AcGePoint3d(600,400,0)); lstRate.push_back(line17);AcGeLineSeg3d line18(AcGePoint3d(400,300,0),AcGePoint3d(600,300,0)); lstRate.push_back(line18);AcGeLineSeg3d line19(AcGePoint3d(400,200,0),AcGePoint3d(600,200,0)); lstRate.push_back(line19);AcGeLineSeg3d line20(AcGePoint3d(600,400,0),AcGePoint3d(600,500,0)); lstRate.push_back(line20);AcGeLineSeg3d line21(AcGePoint3d(600,300,0),AcGePoint3d(600,400,0)); lstRate.push_back(line21);AcGeLineSeg3d line22(AcGePoint3d(600,200,0),AcGePoint3d(600,300,0)); lstRate.push_back(line22);AcGeLineSeg3d line23(AcGePoint3d(600,100,0),AcGePoint3d(600,200,0)); lstRate.push_back(line23);AcGeLineSeg3d line24(AcGePoint3d(600,100,0),AcGePoint3d(700,100,0)); lstRate.push_back(line24);AcGeLineSeg3d line25(AcGePoint3d(600,500,0),AcGePoint3d(700,500,0)); lstRate.push_back(line25);AcGeLineSeg3d line26(AcGePoint3d(300,100,0),AcGePoint3d(500,100,0)); lstRate.push_back(line26);AddAllRacePt();//按lst创建实体g_ObjIdAry.setLogicalLength(0);CreateLineEnt(g_ObjIdAry, lstRate);//调用搜索类查找所有路径CDlgSetRacePos dlg;if (dlg.DoModal() == IDOK){AcGePoint3d ptStart = g_pt[dlg.m_iStartPtIndex];AcGePoint3d ptEnd = g_pt[dlg.m_iEndPtIndex];CFindRateWay clsFindRate(lstRate,ptStart, ptEnd);g_vecRateWay.clear();clsFindRate.FindWay(g_vecRateWay);acutPrintf(_T("\n总共%d条路"), g_vecRateWay.size());ShowRace();}}本文来自CSDN博客，转载请标明出处：/lhscad/archive/2010/02/20/5313536.aspx。