地图中最短路径的搜索算法研究综述
最短路径算法的应用导航系统和通信网络规划
最短路径算法的应用导航系统和通信网络规划最短路径算法的应用：导航系统和通信网络规划导言：最短路径算法是一种在图中寻找两个顶点之间最短路径的方法。
该算法在导航系统和通信网络规划中有着广泛的应用。
本文将探讨最短路径算法在导航系统和通信网络规划中的实际应用，并介绍两个常用的最短路径算法：Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
一、导航系统中的最短路径算法1.1 导航系统概述导航系统是一种帮助人们确定最佳路径、实现导航目标的技术。
最短路径算法在导航系统中被广泛使用，帮助用户快速到达目的地。
1.2 Dijkstra算法的应用Dijkstra算法是一种经典的最短路径算法，广泛应用于导航系统中。
它通过计算顶点之间的最短路径来确定最佳路径。
在导航系统中，Dijkstra算法可以基于路网数据计算出最佳路径，并提供转向指示，帮助用户导航。
1.3 Floyd-Warshall算法的应用Floyd-Warshall算法是一种多源最短路径算法，在导航系统中也有着重要的应用。
它可以计算出任意两点之间的最短路径，并生成最佳路径地图。
在导航系统中，Floyd-Warshall算法可以帮助用户找到最佳路径，并提供交通状况的实时更新。
二、通信网络规划中的最短路径算法2.1 通信网络规划概述通信网络规划是一种设计和优化通信网络布置的过程。
最短路径算法在通信网络规划中发挥着重要的作用，帮助设计师确定网络节点间的最佳连接方式。
2.2 Dijkstra算法的应用在通信网络规划中，Dijkstra算法可以用来计算网络节点之间的最短路径，并确定最佳的网络布局。
通过Dijkstra算法，设计师可以保证通信网络的可靠性和高效性。
2.3 Floyd-Warshall算法的应用Floyd-Warshall算法在通信网络规划中也有着广泛的应用。
它可以计算任意两个节点之间的最短路径，并帮助设计师优化网络布局。
通过Floyd-Warshall算法，设计师可以在不同需求下进行网络规划，如降低网络延迟、提高带宽利用率等。
导航系统中的路径搜索算法优化研究
导航系统中的路径搜索算法优化研究导航系统是现代生活中不可或缺的工具之一，它帮助人们规划最优的路径以达到目的地。
路径搜索算法是导航系统中的核心部分，它能够通过对地图数据进行搜索和分析，提供最佳的导航路线。
然而，随着导航系统的不断普及和需求的增加，如何优化路径搜索算法以提高搜索速度和准确性成为了研究的焦点。
本文旨在探讨导航系统中路径搜索算法的优化方法，并介绍一些常用的优化技术。
一、路网模型的优化在导航系统中，路网模型是一个重要的基础，直接影响路径搜索算法的效率。
为了提高搜索速度，可以利用以下优化方法对路网模型进行改进：1. 数据结构选择：选择合适的数据结构来表示路网模型是优化的关键。
常用的数据结构有图、树和矩阵等。
图是最常用的数据结构，可以利用图的搜索算法来进行路径搜索。
树结构可以用于层级路网的表示，适用于部分场景。
矩阵结构可以用于稠密路网的表示，在空间换时间的前提下提高搜索效率。
2. 路网剪枝：通过剪枝算法对路网进行简化，减少搜索空间，提高搜索速度。
剪枝算法可以根据实际情况筛选出不符合条件的路径，以减少遍历的节点数量。
二、路径搜索算法的优化路径搜索算法是导航系统中最核心的部分，其性能直接影响用户的体验。
以下是一些常用的路径搜索算法优化技术：1. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，结合了广度优先搜索和贪婪法的思想。
通过计算节点的估计代价函数和启发函数，A*算法能够在搜索过程中减少不必要的遍历，提高搜索速度。
2. Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种基于图的单源最短路径算法。
通过动态规划的方式，逐步计算节点到起点的最短路径，并更新节点的距离值。
在导航系统中，可以使用Dijkstra 算法来搜索最优路径，但由于需要遍历所有节点，时间复杂度较高。
3. Floyd算法：Floyd算法是一种全局最短路径算法，通过动态规划的方式计算任意两点之间的最短路径。
Floyd算法的时间复杂度较高，但对于规模较小的路网仍然是一种可行的选择。
道路网上最短路径算法综述
道路网上最短路径算法综述张波良1 张瑞昌1 关佶红2【摘要】摘要在道路网上计算两点之间的最短路径是图论算法的众多实际应用之一。
经典的Dijkstra算法在大规模图上过于缓慢。
过去十年间，这个经典问题在道路网上取得了重大突破，目前已知最快算法的运行效率比Dijkstra算法快了百万倍。
这些算法都对道路网数据进行预处理，产生一定的辅助信息以加速查询，其中目标向导方法和层次化方法是两类典型方法。
一些算法的实验性能良好，但缺乏理论支撑。
这是因为难以用数学语言严格地刻画道路网的特性。
因此，如何弥合理论与实践的差距是此问题面临的主要挑战。
【期刊名称】计算机应用与软件【年(卷),期】2014(000)010【总页数】9【关键词】关键词最短路径道路网层次化0 引言给定起始点与目标点，在道路网中计算最短路径是一个常见问题。
许多人外出旅游、计划驾车路线时经常涉及此类问题。
生活中也有很多应用需要处理大量的最短路径查询，譬如物流规划，交通模拟等。
就目前而言，商业的解决方案往往效率低下或者查询结果不够精确。
收集道路网数据的技术已日趋成熟，公开的道路网数据规模也随之增大，目前已知的最大道路网——美国道路网[1]，涵盖了2 300多万个节点与5 800多万条边。
一方面，使用简单朴素的算法会使得查询速度非常缓慢。
对于提供最短路查询的服务来说，客户的响应时间会过长，而服务供应商则需要投入更多的计算资源来处理查询请求。
另一方面，使用启发式的搜索算法会导致查询结果不精确。
对客户而言，这可能意味着浪费时间与金钱；对服务供应商而言，查询效率与次优路径的选择往往顾此失彼，不可兼得。
有趣的是，追求次优路径未必能保证高效的查询效率，反之也一样。
鉴于这些原因，如何在道路网上高效而精确地计算最短路径成为了近年来一个热点课题，引起了学术界的广泛兴趣。
道路网很容易用图来表示，顶点表示枢纽节点，边表示路段，连接两个枢纽节点。
每条边被赋予权重，表示经过该路段的代价。
图的最短路径算法
图的最短路径算法图是一种常见的数据结构，它由节点和连接节点的边组成。
在现实生活中，我们常常会遇到需要找到两个节点之间最短路径的问题，比如导航系统中寻找最快的路线。
图的最短路径算法就是解决这类问题的重要工具。
本文将介绍两种常用的最短路径算法：Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于求解单源最短路径的算法，即从一个节点出发，计算该节点到图中其他节点的最短路径。
该算法采用贪心策略，逐步扩展最短路径的范围，直到找到从起始节点到其他节点的最短路径。
具体步骤如下：1）初始化距离数组dist和已访问节点集合visited。
将起始节点的距离设为0，其他节点的距离设为无穷大，同时将所有节点标记为未访问。
2）进入循环，重复以下步骤直到所有节点都被访问：a) 从距离数组dist中选择未访问节点中距离最小的节点u作为当前节点。
b) 将节点u标记为已访问。
c) 遍历当前节点u的所有邻居节点v，并更新其距离dist[v]，如果从起始节点经过节点u到达节点v的距离比当前的距离小。
3）循环结束后，距离数组dist中存储的即为起始节点到其他节点的最短路径。
2. Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种用于求解多源最短路径的算法，即计算图中任意两个节点之间的最短路径。
与Dijkstra算法不同，Floyd-Warshall算法采用动态规划的思想，通过中间节点的遍历来逐步更新当前最短路径。
具体步骤如下：1）初始化距离矩阵dist，其中dist[i][j]表示节点i到节点j的距离。
如果节点i和节点j之间没有直接连接的边，则距离设为无穷大。
2）三重循环依次遍历节点k、i和j。
对于每对节点i和j，如果经过节点k的路径比当前的最短路径更短，则更新最短路径。
dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j])3）循环结束后，距离矩阵dist中存储的即为任意两个节点之间的最短路径。
图论中的最短路径算法
最短路径算法是图论中的一个重要问题，它用于求取两个顶点之间连接的最短路径。
在现实世界中，我们经常需要找到最短路径，比如在地图导航中，我们希望找到两个地点之间最短的驾车路线，或者在网络通信中，我们需要找到两个节点之间最快的传输路径。
因此，研究图论中的最短路径算法对我们生活和工作都具有重要意义。
在图论中，最短路径算法主要有两种基本思想：Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家Edsger Dijkstra于1959年提出的一种贪心算法。
它主要用于解决单源最短路径问题，即给定一个起始顶点，求出该顶点到其他所有顶点的最短路径。
Dijkstra算法的基本思想是通过不断找到当前距离起始顶点最近的顶点来更新顶点之间的距离，直到所有顶点都被标记为已访问。
具体步骤如下：1.初始化距离数组，将起始顶点到其他顶点的距离都设置为无穷大，将起始顶点设为本身的距离为0。
2.选取一个未被访问的顶点，计算起始顶点到该顶点的距离。
如果此距离小于当前记录在距离数组中的距离，则更新距离数组。
3.标记该顶点为已访问。
4.重复2和3步骤，直到所有顶点都被标记为已访问。
Floyd-Warshall算法是由美国计算机科学家Robert Floyd和Stephen Warshall于1962年提出的一种动态规划算法。
它用于解决所有顶点间最短路径问题，即求出任意两个顶点之间的最短路径。
Floyd-Warshall算法的基本思想是通过递推关系，不断更新所有顶点对之间的最短路径。
具体步骤如下：1.初始化距离矩阵，将没有直接连接的顶点对的距离设为无穷大，将所有直接连接的顶点对的距离设为边的权值。
2.通过三重循环，尝试将每个顶点作为中转顶点，更新其他顶点对之间的最短路径。
如果通过中转顶点可以获得更短的路径，则更新路径。
3.重复2步骤，直到所有顶点对之间的最短路径都被找到。
Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法都是基于图的邻接矩阵或邻接表来进行计算的。
Dijkstra算法在地图导航中的应用
Dijkstra算法在地图导航中的应用地图导航已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
作为现代科技的产物，地图导航为我们提供了沿途路线、建筑物信息以及实时交通情报等功能。
在地图导航应用的背后，有许多计算机算法支撑着这一系统的运行。
其中，Dijkstra算法是一种被广泛使用的算法之一。
本文将讨论Dijkstra算法在地图导航中的应用。
Dijkstra算法是一种用来查找图中最短路径的贪心算法。
该算法基于一个简单的思想：对于一个起点到各个节点的所有路径进行遍历，并确定最短的路径。
在使用Dijkstra算法时，我们需要首先建立起图的数据结构。
Dijkstra算法通常包括以下步骤：1.设定起点，创建列表存储当前路径及开销（距离）。
2.遍历与起点相邻的节点并记录下权重（距离）。
3.记录当前最小权重的邻居节点，并标记其为已经访问。
4.重复此过程，直到遍历完全部节点，或找到终点。
5.回溯记录路径。
在地图导航中，Dijkstra算法通过乘坐工具、道路拓扑结构、地点信息、实时交通等数据，并结合现代的计算机技术，计算出用户的最优行进路径。
Dijkstra算法在随机访问的图中的时间复杂度为O（V2）或O（E×logV）。
其中，V指定点的数量，E指边的数量。
虽然Dijkstra算法的时间复杂度有一定的限制，但仍可以在处理中等规模的地图数据时得出高效的结果。
在现实世界中使用时，建立连接图所需的成本是一个先决条件，这也极大地限制了Dijkstra算法在一些场合的使用。
地图导航中的Dijkstra算法的应用有很多，其中最常见的一种是计算最短路径。
这通常在我们给定起点和终点时使用，它会计算出最短路径，并让用户完成从起点到终点的出行。
在路口叉多或者道路复杂的地方，Dijkstra算法可以帮助准确的指引用户走向目的地。
除此之外，Dijkstra算法还可以用于搜索到达医院、银行、学校等特定目的地的最短路径。
Dijkstra算法实现的最大难点之一是如何处理交通拥堵的情况。
Dijkstra算法详细讲解最短路径
最短路径之Dijkstra算法详细讲解１最短路径算法在日常生活中，我们如果需要常常往返A地区和B地区之间，我们最希望知道的可能是从A地区到B地区间的众多路径中，那一条路径的路途最短。
最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。
算法具体的形式包括：（１）确定起点的最短路径问题：即已知起始结点，求最短路径的问题。
（２）确定终点的最短路径问题：与确定起点的问题相反，该问题是已知终结结点，求最短路径的问题。
在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同，在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。
（３）确定起点终点的最短路径问题：即已知起点和终点，求两结点之间的最短路径。
（４）全局最短路径问题：求图中所有的最短路径。
用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”，有时被简称作“路径算法”。
最常用的路径算法有：Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、Johnson算法。
本文主要研究Dijkstra算法的单源算法。
２Dijkstra算法2.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是典型最短路算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。
主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。
Dijkstra算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所以效率低。
Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等。
2.2 Dijkstra算法思想Dijkstra算法思想为：设G=(V,E)是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合（用S表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最短路径, 就将加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了），第二组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U 表示），按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。
大规模图上的最短路径问题研究共3篇
大规模图上的最短路径问题研究共3篇大规模图上的最短路径问题研究1大规模图上的最短路径问题研究在现实中，许多应用都涉及到在大规模图中寻找最短路径问题。
例如，GPS导航系统需要找到两个位置之间的最短路径，网络路由也需要找到两个节点之间的最短路径。
因此，如何快速有效地解决大规模图上的最短路径问题一直是研究的热点之一。
最常见的解决最短路径问题的算法是Dijkstra算法和Floyd算法。
Dijkstra算法适用于图中边权重都是非负数的情况，它沿着从起点到终点的最短路径搜索，同时记录每个节点的最短路径。
Floyd算法则适用于图中边权重可以是负数的情况，它通过动态规划的方式求解任意两节点之间的最短路径。
这两种算法都被广泛应用于实际应用中，但是对于大规模图来说，它们的时间复杂度会变得非常高，从而导致求解时间过长甚至超出计算机的处理能力。
因此，研究者们提出了许多针对大规模图的最短路径算法。
其中，基于基数排序的最短路径算法是一种快速有效的算法。
该算法基于最短路径三角形不等式和基数排序。
最短路径三角形不等式是指，对于三个节点s、u、v，若s到u的最短路径加上u到v的最短路径小于s到v的最短路径，则s到u的最短路径加上u到v的最短路径就是s到v的最短路径。
基于这个不等式，将节点按照到起点的距离划分为多个桶，然后按照桶的顺序依次处理每个节点，记录到起点的最短路径，并更新邻接节点的最短路径。
这种方法可以有效地减少比较操作的次数，从而提高算法的效率。
此外，还有一些基于分治思想的最短路径算法。
这些算法将大规模图拆分成小规模图，然后在小规模图中求解最短路径问题。
这样做的好处是可以降低整个算法的时间复杂度。
例如，基于Vertex Separator的最短路径算法将大规模图划分成多个子图，在每个子图中使用Dijkstra算法求解最短路径问题，然后根据子图之间的边权重计算路径，并在计算过程中利用预处理技术，进一步提高算法的效率。
近年来，随着计算机硬件和软件技术的不断发展，研究者们提出了越来越多的最短路径算法，这些算法在不同的应用场景下具有不同的优势。
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地图中最短路径的搜索算法研究学生:李小坤导师：董峦摘要：目前为止, 国内外大量专家学者对“最短路径问题”进行了深入的研究。
本文通过理论分析, 结合实际应用，从各个方面较系统的比较广度优先搜索算法(BFS)、深度优先搜索算法(DFS)、A* 算法的优缺点。
关键词:最短路径算法；广度优先算法；深度优先算法；A*算法；The shortest path of map's search algorithm Abstract:So far, a large number of domestic and foreign experts and scholars on the" shortest path problem" in-depth study. In this paper, through theoretical analysis and practical application, comprise with the breadth-first search algorithm ( BFS ), depth-first search algorithm ( DFS ) and the A * algorithms from any aspects of systematic.Key words: shortest path algorithm; breadth-first algorithm; algorithm; A * algorithm;前言：最短路径问题是地理信息系统（GIS）网络分析的重要内容之一，而且在图论中也有着重要的意义。
实际生活中许多问题都与“最短路径问题”有关, 比如: 网络路由选择, 集成电路设计、布线问题、电子导航、交通旅游等。
本文应用深度优先算法，广度优先算法和A*算法，对一具体问题进行讨论和分析，比较三种算的的优缺点。
在地图中最短路径的搜索算法研究中，每种算法的优劣的比较原则主要遵循以下三点:[1](1)算法的完全性：提出一个问题，该问题存在答案，该算法能够保证找到相应的答案。
算法的完全性强是算法性能优秀的指标之一。
(2)算法的时间复杂性: 提出一个问题，该算法需要多长时间可以找到相应的答案。
算法速度的快慢是算法优劣的重要体现。
(3)算法的空间复杂性:算法在执行搜索问题答案的同时，需要多少存储空间。
算法占用资源越少，算法的性能越好。
地图中最短路径的搜索算法:1、广度优先算法广度优先算法(Breadth-First-Search)，又称作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型,Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。
广度优先算法其别名又叫BFS ，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。
换句话说，它并不考虑结果的可能位址，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。
BFS 并不使用经验法则算法。
广度优先搜索算法伪代码如下：[2-3]BFS(v)//广度优先搜索G ，从顶点v 开始执行//所有已搜索的顶点i 都标记为Visited(i)=1.//Visited 的初始分量值全为0Visited(v)=1;Q=[];//将Q 初始化为只含有一个元素v 的队列while Q not null dou=DelHead(Q);for 邻接于u 的所有顶点w doif Visited(w)=0 thenAddQ(w,Q); //将w 放于队列Q 之尾Visited(w)=1;endifendforendwhileend BFS这里调用了两个函数：AddQ(w,Q)是将w 放于队列Q 之尾；DelHead(Q)是从队列Q 取第一个顶点，并将其从Q 中删除。
重复DelHead(Q)过程，直到队列Q 空为止。
完全性：广度优先搜索算法具有完全性。
这意指无论图形的种类如何，只要目标存在，则BFS 一定会找到。
然而，若目标不存在，且图为无限大，则BFS 将不收敛（不会结束）。
时间复杂度：最差情形下，BFS 必须寻找所有到可能节点的所有路径，因此其时间复杂度为()E V O +,其中|V|是节点的数目，而 |E| 是图中边的数目。
空间复杂度：因为所有节点都必须被储存，因此BFS 的空间复杂度为()E V O +，其中|V|是节点的数目，而|E|是图中边的数目。
另一种说法称BFS 的空间复杂度为O(B),其中B 是最大分支系数，而M 是树的最长路径长度。
由于对空间的大量需求，因此BFS 并不适合解非常大的问题。
[4-5]2、深度优先算法深度优先搜索算法（Depth First Search）英文缩写为DFS，属于一种回溯算法，正如算法名称那样，深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索图。
[6]其过程简要来说是沿着顶点的邻点一直搜索下去，直到当前被搜索的顶点不再有未被访问的邻点为止，此时，从当前辈搜索的顶点原路返回到在它之前被搜索的访问的顶点，并以此顶点作为当前被搜索顶点。
继续这样的过程，直至不能执行为止。
深度优先搜索算法的伪代码如下：[7]DFS(v) //访问由v到达的所有顶点Visited(v)=1;for邻接于v的每个顶点w doif Visited(w)=0 thenDFS(w);endifendforend DFS作为搜索算法的一种，DFS对于寻找一个解的NP（包括NPC）问题作用很大。
但是，搜索算法毕竟是时间复杂度是O(n!)的阶乘级算法，它的效率比较低，在数据规模变大时，这种算法就显得力不从心了。
[8]关于深度优先搜索的效率问题，有多种解决方法。
最具有通用性的是剪枝，也就是去除没有用的搜索分支。
有可行性剪枝和最优性剪枝两种。
BFS:对于解决最短或最少问题特别有效，而且寻找深度小，但缺点是内存耗费量大（需要开大量的数组单元用来存储状态）。
DFS：对于解决遍历和求所有问题有效，对于问题搜索深度小的时候处理速度迅速，然而在深度很大的情况下效率不高。
3、A*算法1968年的一篇论文，“P. E. Hart, N. J. Nilsson, and B. Raphael. A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths in graphs. IEEE Trans. Syst. Sci. and Cybernetics, SSC-4(2):100-107, 1968”。
[9]从此，一种精巧、高效的算法——A*算法问世了，并在相关领域得到了广泛的应用。
A* 算法其实是在宽度优先搜索的基础上引入了一个估价函数,每次并不是把所有可扩展的结点展开,而是利用估价函数对所有未展开的结点进行估价, 从而找出最应该被展开的结点,将其展开,直到找到目标节点为止。
A*算法主要搜索过程伪代码如下：[10]创建两个表，OPEN表保存所有已生成而未考察的节点，CLOSED表中记录已访问过的节点。
算起点的估价值;将起点放入OPEN表;while(OPEN!=NULL) //从OPEN表中取估价值f最小的节点n;if(n节点==目标节点) break;endiffor(当前节点n 的每个子节点X)算X的估价值;if(X in OPEN)if(X的估价值小于OPEN表的估价值)把n设置为X的父亲;更新OPEN表中的估价值; //取最小路径的估价值;endifendifif(X inCLOSE)if( X的估价值小于CLOSE表的估价值)把n设置为X的父亲;更新CLOSE表中的估价值;把X节点放入OPEN //取最小路径的估价值endifendifif(X not inboth)把n设置为X的父亲;求X的估价值;并将X插入OPEN表中; //还没有排序endifend for将n节点插入CLOSE表中;按照估价值将OPEN表中的节点排序; //实际上是比较OPEN表内节点f的大小，从最小路径的节点向下进行。
end while(OPEN!=NULL)保存路径，即从终点开始，每个节点沿着父节点移动直至起点，这就是你的路径；A *算法分析：DFS和BFS在展开子结点时均属于盲目型搜索，也就是说，它不会选择哪个结点在下一次搜索中更优而去跳转到该结点进行下一步的搜索。
在运气不好的情形中，均需要试探完整个解集空间, 显然，只能适用于问题规模不大的搜索问题中。
而A*算法与DFS和BFS这类盲目型搜索最大的不同，就在于当前搜索结点往下选择下一步结点时，可以通过一个启发函数来进行选择，选择代价最少的结点作为下一步搜索结点而跳转其上。
[11]A *算法就是利用对问题的了解和对问题求解过程的了解, 寻求某种有利于问题求解的启发信息, 从而利用这些启发信息去搜索最优路径.它不用遍历整个地图, 而是每一步搜索都根据启发函数朝着某个方向搜索.当地图很大很复杂时, 它的计算复杂度大大优于 D ijks tr a算法, 是一种搜索速度非常快、效率非常高的算法.但是, 相应的A*算法也有它的缺点.启发性信息是人为加入的, 有很大的主观性, 直接取决于操作者的经验, 对于不同的情形要用不同的启发信息和启发函数, 且他们的选取难度比较大,很大程度上找不到最优路径。
总结：本文描述了最短路径算法的一些步骤，总结了每个算法的一些优缺点，以及算法之间的一些关系。
对于BFS还是DFS，它们虽然好用，但由于时间和空间的局限性，以至于它们只能解决规模不大的问题，而最短或最少问题应该选用BFS,遍历和求所有问题时候则应该选用DFS。
至于A*算法，它是一种启发式搜索算法，也是一种最好优先的算法，它适合于小规模、大规模以及超大规模的问题，但启发式搜索算法具有很大的主观性，它的优劣取决于编程者的经验，以及选用的启发式函数，所以用A*算法编写一个优秀的程序，难度相应是比较大的。
每种算法都有自己的优缺点，对于不同的问题选择合理的算法，才是最好的方法。
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