最短路径算法介绍
三种最短路径算法
三种最短路径算法最短路径算法是图论中的一个重要问题，它的目标是在给定的图中找到两个顶点之间的最短路径。
在本文中，我们将介绍三种常见的最短路径算法：Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和Floyd-Warshall算法。
一、Dijkstra算法Dijkstra算法是一种贪心算法，用于解决带权重的有向图或无向图中单源最短路径问题。
该算法由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra 于1956年提出。
1. 算法思想Dijkstra算法采用了一种逐步扩展的策略来找到从源节点到所有其他节点的最短路径。
具体来说，它从源节点开始，每次选择距离源节点最近的一个未标记节点，并将其标记为已访问。
然后，更新该节点的邻居节点到源节点的距离，并将它们加入到候选集合中。
重复这个过程直到所有节点都被标记为已访问。
2. 算法流程- 初始化：将源节点s到所有其他节点v的距离初始化为无穷大，将源节点s到自身的距离初始化为0。
- 选取当前距离源节点s最近且未被访问过的节点u。
- 标记节点u为已访问。
- 更新节点u的邻居节点v到源节点s的距离：如果从源节点s到u的距离加上从u到v的距离小于当前已知的从源节点s到v的距离，则更新从源节点s到v的距离。
- 重复步骤2-4，直到所有节点都被标记为已访问。
3. 算法实现Dijkstra算法可以用堆优化实现，时间复杂度为O(ElogV)，其中E是边数，V是顶点数。
该算法也可以用数组实现，时间复杂度为O(V^2)。
二、Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种解决带权重有向图或无向图中单源最短路径问题的动态规划算法。
该算法由美国计算机科学家Richard Bellman和Lester Ford于1958年提出。
1. 算法思想Bellman-Ford算法采用了一种松弛边的策略来找到从源节点到所有其他节点的最短路径。
具体来说，它先将所有节点到源节点的距离初始化为无穷大，将源节点到自身的距离初始化为0。
迪杰斯特拉最短路径算法
迪杰斯特拉最短路径算法迪杰斯特拉最短路径算法是一种求解从一点到其它所有点间的最短距离的经典算法。
这个算法的基本思想是通过一个当前最短距离的顶点集来求出从起点到其它所有顶点的最短路径。
迪杰斯特拉最短路径算法通常用于有权图中计算最短路径，即每条边都有一个权值。
算法思路迪杰斯特拉最短路径算法的核心思路在于维护一个记录起点到图中每个顶点的最短距离的数组dist[]，同时维护一个标记数组mark[]用于标记每个顶点是否已经被访问过。
首先将起点标记为已访问，并将其到其它所有顶点的距离初始化为无穷大。
然后遍历起点所有的邻居节点，更新其邻居节点到起点的距离，并将邻居节点标记为已访问，接着从未标记为访问过的节点中选取距离最小的节点作为下一个处理节点，直到所有的节点都被访问。
算法的详细流程如下：1.从起点s开始，将起点距离初始化为0，其它点的距离初始化为无穷大。
2.标记起点为已访问。
3.对起点s的所有邻居节点进行松弛操作：对于起点到邻居节点v的距离dist[v]，如果经过当前处理节点u的路径长度比原来的距离更短，则更新dist[v]和标记mark[v]。
4.从未标记为访问过的节点中选取距离最小的节点作为下一个处理节点。
5.对下一个处理节点进行松弛操作，以此类推，直到所有节点都被访问。
算法优化迪杰斯特拉最短路径算法存在一些优化算法，使得算法更加高效。
以下介绍几种优化算法：1.堆优化在每一次选取距离最小的未访问节点的过程中，可以使用堆优化算法将选取节点的时间复杂度从O(n)优化到O(logn)。
堆优化可以使用最小堆或者斐波那契堆。
2.早期退出如果当前处理的节点u到起点s的距离已经比dist[u]更大，那么就不需要继续处理u的邻居节点了。
这种情况下，可以提前结束算法，因为后面的处理节点不可能比u更优。
3.双向搜索通常来说，单向搜索是从起点向终点搜索，而双向搜索是从起点和终点同时搜索。
对于有向无环图，双向搜索可以大大降低时间复杂度，因为搜索过程中相遇的点一定是最短路径上的点。
智能导航系统的路径规划算法与实现教程
智能导航系统的路径规划算法与实现教程导航系统是现代生活中常用的工具之一，用于帮助人们找到目的地并提供最佳的行驶路线。
而智能导航系统通过结合人工智能技术，能够更加精准地规划出最佳路径，提供更好的导航体验。
本文将介绍智能导航系统中常用的路径规划算法及其实现教程。
一、最短路径算法最短路径算法是路径规划中最常用的算法之一，它通过计算两点之间的路程或路径权重，并选取最小值作为最优路径，以确保行驶距离最短。
最短路径算法有很多种实现方式，其中比较著名的有Dijkstra算法和A*算法。
1. Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种广度优先搜索算法，它通过不断扩展搜索范围，逐步更新各个节点的最短路径，直到找到目标节点为止。
其基本步骤如下：- 初始化节点集合和距离数组，并设置起始节点的距离为0；- 选取距离最小的节点作为当前节点；- 更新与当前节点相邻的节点的距离，如果通过当前节点到达某个节点的路径更短，则更新该节点的距离；- 标记当前节点为已访问，并继续查找下一个距离最小的节点；- 重复上述步骤，直到找到目标节点或所有节点都被访问。
2. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，它综合考虑了节点的实际距离和启发式函数（如估计距离），以选择最优路径。
其基本步骤如下： - 初始化节点集合和距离数组，并设置起始节点的估计距离为0；- 选取估计距离最小的节点作为当前节点；- 更新与当前节点相邻的节点的估计距离和实际距离之和，并计算启发式函数的值；- 标记当前节点为已访问，并继续查找下一个估计距离最小的节点；- 重复上述步骤，直到找到目标节点或所有节点都被访问。
二、实现教程在实际的智能导航系统中，最重要的是如何将路径规划算法应用到实际场景中。
以下是一些实现教程，帮助您理解并应用智能导航系统的路径规划算法：1. 数据准备：首先，您需要准备地图数据，包括道路网络和相关节点的坐标信息。
这些数据可以通过公开的地图API或购买专业地图数据来获取。
最短路径路由算法
最短路径路由算法1. 引言最短路径路由算法是计算机网络中的一种重要算法，用于确定网络中两个节点之间的最短路径。
在网络通信中，选择最短路径可以大大提高数据传输的效率和可靠性。
本文将介绍最短路径路由算法的原理、常见算法以及应用领域。
2. 原理概述最短路径路由算法是基于图论的算法。
它将网络抽象成一个有向图，其中节点表示网络中的路由器或交换机，边表示节点之间的连接。
每条边都有一个与之相关的权重，表示在该路径上传输数据的代价。
最短路径路由算法的目标是找到网络中两个节点之间的最短路径，即路径上的所有边的权重之和最小。
3. 常见算法3.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是最短路径路由算法中最经典的算法之一。
它通过逐步确定从源节点到其他节点的最短路径来实现最短路径的计算。
算法的核心思想是维护一个距离表，记录从源节点到其他节点的当前最短距离。
通过不断更新距离表中的值，最终得到源节点到目标节点的最短路径。
3.2 Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是另一种常见的最短路径路由算法。
与Dijkstra 算法不同，Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。
算法通过进行多次迭代，逐步更新节点之间的最短距离，直到收敛为止。
Bellman-Ford算法的优势在于可以处理具有负权边的情况，但由于需要进行多次迭代，算法的时间复杂度较高。
3.3 Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种全局最短路径算法，用于计算图中任意两个节点之间的最短路径。
算法通过动态规划的方式，逐步更新节点之间的最短距离。
Floyd-Warshall算法的时间复杂度较高，但由于可以同时计算所有节点之间的最短路径，因此在网络规模较小的情况下，仍然是一个有效的算法。
4. 应用领域最短路径路由算法在计算机网络中有广泛的应用。
其中，最为典型的应用之一就是Internet路由器的路由选择。
Internet由大量的路由器组成，路由器之间的通信需要选择最短路径，以保证数据的快速传输和网络的稳定性。
最短路径算法
§distance[j]=distance[u]+G[u][j]; §path[j]=u; §}}}
2、算法的正确性和计算复杂性
(1)贪心选择性质 (2)最优子结构性质 (3)计算复杂性 对于具有n个顶点和e条边的带权有向图，如果用 带权邻接矩阵表示这个图，那么Dijkstra算法的主循 环体需要 O (n)时间。这个循环需要执行n-1次，所以完 O(时间。算法的其余部分所需要时间不 n2 ) 成循环需要 O(n 2 ) 超过 。
7.5所有点对的最短路径问题
§对于一个各边权值均大于0的有n个顶点的带 权有向图G=(V,E)，求所有顶点之间的最短 路径和最短距离。
图的邻接矩阵表示法
1
1 1
3
0 2
9
2
2
8 9 6
V = 2
3
L= 8 0 6
1 ∞ 0
(b )
(a )
复习Dijkstra算法
其基本思想是，设置顶点集合S并不断地作 基本思想是 设置顶点集合S 贪心选择来扩充这个集合 一个顶点属于集合S 来扩充这个集合。 贪心选择来扩充这个集合。一个顶点属于集合S 当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。 当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。 初始时， 中仅含有源点。 初始时，S中仅含有源点。设u是G的某一个 顶点，把从源点到u且中间只经过S 顶点，把从源点到u且中间只经过S中顶点的路称 为从源到u的特殊路径，并用数组dist distance记录 为从源到u的特殊路径，并用数组dist 记录 当前每个顶点所对应的最短特殊路径长度。 当前每个顶点所对应的最短特殊路径长度。 Dijkstra算法每次从 算法每次从V Dijkstra算法每次从V-S中取出具有最短特殊路 长度的顶点u 添加到S 长度的顶点u，将u添加到S中，同时对数组 distance作必要的修改。一旦S包含了所有V中 作必要的修改。 dist 作必要的修改 一旦S包含了所有V 顶点，distance就记录了从源到所有其它顶点 顶点，dist 就记录了从源到所有其它顶点 之间的最短路径长度。 之间的最短路径长度。
什么是最短路径算法？
什么是最短路径算法？
最短路径算法是一种计算图中两个节点之间最短路径的算法。
它可以应用于许
多领域，例如交通规划、电信网络、地理信息系统等。
最短路径算法的基本思想是从起点开始，逐步扩展到周围的节点，直到找到目
标节点为止。
在这个过程中，算法会记录每个节点到起点的距离，并选择距离
最短的节点作为下一个扩展的节点。
这个过程会一直持续，直到找到目标节点
或者所有节点都被扩展过。
目前常用的最短路径算法有 Dijkstra 算法和 Bellman-Ford 算法。
Dijkstra 算法是一种贪心算法，它通过不断更新起点到各个节点的距离来找到最短路径。
Bellman-Ford 算法则是一种动态规划算法，它通过不断松弛边来找到最短路径。
最短路径算法的时间复杂度取决于图的大小和边的数量。
在稠密图中，Dijkstra 算法的时间复杂度为 O(n^2)，而在稀疏图中，Dijkstra 算法的时间复杂度可以
优化到 O(nlogn)。
Bellman-Ford 算法的时间复杂度为 O(ne)，其中 e 是边的数量。
总之，最短路径算法是一种非常重要的算法，它可以帮助我们解决许多实际问题。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择最适合的算法，并对算法进行
优化，以提高效率。
最短路径的算法
最短路径的算法最短路径的算法小河边有两个村庄A，B，要在河边建一自来水厂向A村与B村供水，若要使厂部到A，B村的距离相等，则应选择在哪建厂?要回答出这个问题，我们就要了解一下最短路径的相关知识。
以下是店铺与大家分享最短路径的知识。
最短路径最短路径，是指用于计算一个节点到所有节点的最短的线路。
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。
最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在图(由结点和路径组成的)中两结点之间的最短路径。
最短路径问题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：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。
适合使用Dijkstra算法。
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。
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。
全局最短路径问题- 求图中所有的最短路径。
适合使用Floyd-Warshall算法。
Dijkstra算法1.定义概览Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，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算法是很有代表性的最短路径算法，在很多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。
注意该算法要求图中不存在负权边。
问题描述：在无向图 G=(V,E) 中，假设每条边 E[i] 的长度为 w[i]，找到由顶点 V0 到其余各点的最短路径。
(单源最短路径)2.算法描述1)算法思想：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。
八年级上册最短路径知识点
八年级上册最短路径知识点在学习数学中，最短路径是一个重要的概念。
在八年级上册中，我们会学习到最短路径的相关知识。
本文将系统地介绍最短路径的概念、算法和应用。
1、最短路径的概念最短路径是指从一个起点到达一个目标点的路径中，使得路径上的边权值之和最小的路径。
在最短路径的计算中，边权值常常代表距离或花费等。
最短路径可以用图表示，通常被称为权重图。
在权重图中，每个节点代表一个地点，每条边代表两个地点之间的路径。
边上的权重可以是任何非负实数。
2、最短路径算法在计算最短路径时，存在多种算法可供选择。
以下是几种较常见的最短路径算法：A、Dijkstra算法：Dijkstra算法通过计算起点到其他点的最短路径，找到整个图的最短路径。
该算法适用于边权值为非负数的图。
B、Bellman-Ford算法：Bellman-Ford算法通过对边进行松弛操作，多次更新起始点到其他点的最短路。
该算法适用于边权值非负的图。
C、Floyd算法：Floyd算法通过迭代计算任意两点之间的距离来找到最短路径。
该算法适用于边权值可以是任何实数的图。
3、最短路径的应用最短路径的应用十分广泛，以下是几个实际应用场景的例子：A、导航：最短路径可用于帮助我们规划驾车或步行路线。
例如，谷歌地图利用最短路径算法帮助用户寻找最合适的路线。
B、运输：最短路径可用于计算货车或船只的最佳路线。
例如，国家邮政公司使用最短路径算法优化邮递路线。
C、电器布线：最短路径可帮助我们规划电气线路。
例如，一个高层建筑物中，我们需要通过最短路径算法来找到电路的最佳路径。
D、金融：最短路径可用于计算银行间的最佳借贷路线。
例如，银行可以使用最短路径算法来计算最优的借贷方案。
4、总结最短路径是一个十分有用的数学概念，可以应用于各个领域。
在八年级上册，我们学习了最短路径的定义、计算方法和应用场景。
希望本文能够帮助大家更好地理解最短路径的相关知识。
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最短路径算法介绍据Drew 所知最短路经算法现在重要的应用有计算机网络路由算法，机器人探路，交通路线导航，人工智能，游戏设计等等。
美国火星探测器核心的寻路算法就是采用的D*（D Star）算法。
最短路经计算分静态最短路计算和动态最短路计算。
静态路径最短路径算法是外界环境不变，计算最短路径。
主要有Dijkstra算法，A*（A Star）算法。
动态路径最短路是外界环境不断发生变化，即不能计算预测的情况下计算最短路。
如在游戏中敌人或障碍物不断移动的情况下。
典型的有D*算法。
这是Drew程序实现的10000个节点的随机路网三条互不相交最短路真实路网计算K条路径示例：节点5696到节点3006，三条最快速路，可以看出路径基本上走环线或主干路。
黑线为第一条，兰线为第二条，红线为第三条。
约束条件系数为1.2。
共享部分路段。
显示计算部分完全由Drew自己开发的程序完成。
参见K条路算法测试程序Dijkstra算法求最短路径：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。
Dijkstra一般的表述通常有两种方式，一种用永久和临时标号方式，一种是用OPEN, CLOSE 表方式，Drew为了和下面要介绍的A* 算法和D* 算法表述一致，这里均采用OPEN,CLOS E表的方式。
大概过程：创建两个表，OPEN, CLOSE。
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。
1．访问路网中里起始点最近且没有被检查过的点，把这个点放入OPEN组中等待检查。
2．从OPEN表中找出距起始点最近的点，找出这个点的所有子节点，把这个点放到CLOSE 表中。
3．遍历考察这个点的子节点。
求出这些子节点距起始点的距离值，放子节点到OPEN表中。
4．重复2，3，步。
直到OPEN表为空，或找到目标点。
这是在drew 程序中4000个节点的随机路网上Dijkstra算法搜索最短路的演示，黑色圆圈表示经过遍历计算过的点由图中可以看到Dijkstra算法从起始点开始向周围层层计算扩展，在计算大量节点后，到达目标点。
所以速度慢效率低。
提高Dijkstra搜索速度的方法很多，据Drew所知，常用的有数据结构采用Binary heap的方法，和用Dijkstra从起始点和终点同时搜索的方法。
推荐网页：/assist/js04/ZJS045/ZJS04505/zjs045050a.h tm简明扼要介绍Dijkstra算法，有图解显示和源码下载。
A*（A Star）算法：启发式（heuristic）算法A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。
公式表示为：f(n)=g(n)+h(n),其中f(n) 是节点n从初始点到目标点的估价函数，g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。
保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数h(n)的选取：估价值h(n)<= n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。
但能得到最优解。
如果估价值>实际值, 搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。
估价值与实际值越接近，估价函数取得就越好。
例如对于几何路网来说，可以取两节点间欧几理德距离（直线距离）做为估价值，即f=g(n)+s qrt((dx-nx)*(dx-nx)+(dy-ny)*(dy-ny))；这样估价函数f在g值一定的情况下，会或多或少的受估价值h的制约，节点距目标点近，h值小，f值相对就小，能保证最短路的搜索向终点的方向进行。
明显优于Dijstra算法的毫无无方向的向四周搜索。
conditions of heuristicOptimistic (must be less than or equal to the real cost)As close to the real cost as possible主要搜索过程：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。
遍历当前节点的各个节点，将n节点放入CLOSE中，取n节点的子节点X,->算X的估价值->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;else{if(X in OPEN) 比较两个X的估价值f //注意是同一个节点的两个不同路径的估价值if( X的估价值小于OPEN表的估价值)更新OPEN表中的估价值; //取最小路径的估价值if(X in CLOSE) 比较两个X的估价值//注意是同一个节点的两个不同路径的估价值if( X的估价值小于CLOSE表的估价值)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if(X not in both)求X的估价值;并将X插入OPEN表中;//还没有排序}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。
}上图是和上面Dijkstra算法使用同一个路网，相同的起点终点，用A*算法的情况，计算的点数从起始点逐渐向目标点方向扩展，计算的节点数量明显比Dijkstra少得多，效率很高，且能得到最优解。
A*算法和Dijistra算法的区别在于有无估价值，Dijistra算法相当于A*算法中估价值为0的情况。
推荐文章链接：Amit斯坦福大学一个博士的游戏网站，上面有关于A*算法介绍和不少有价值的链接http: ///~amitp/GameProgramming/Sunway写的两篇很好的介绍启发式和A*算法的中文文章并有A*源码下载：初识A*算法/AStart1.htm深入A*算法/AStart2.htm需要注意的是Sunway上面文章“深入A*算法”中引用了一个A*的游戏程序进行讲解，并有这个源码的下载，不过它有一个不小的Bug, 就是新的子节点放入OPEN表中进行了排序，而当子节点在Open表和Closed表中时，重新计算估价值后，没有重新的对Open表中的节点排序，这个问题会导致计算有时得不到最优解，另外在路网权重悬殊很大时，搜索范围不但超过D ijkstra，甚至搜索全部路网, 使效率大大降低。
Drew 对这个问题进行了如下修正，当子节点在Open表和Closed表中时，重新计算估价值后，删除OPEN表中的老的节点，将有新估价值的节点插入OPEN表中，重新排序，经测试效果良好，修改的代码如下，红色部分为Drew添加的代码.添加进程序的相应部分即可。
在函数GenerateSucc（）中...................................g=BestNode->g+1; /* g(Successor)=g(BestNode)+cost of getting from BestNo de to Successor */TileNumS=TileNum((int)x,(int)y); /* identification purposes */if ((Old=CheckOPEN(TileNumS)) != NULL){for(c=0;c<8;c++)if(BestNode->Child[c] == NULL) /* Add Old to the list of BestNode's Children (or Successors). */break;BestNode->Child[c]=Old;if (g < Old->g){Old->Parent=BestNode;Old->g=g;Old->f=g+Old->h;//Drew 在该处添加如下红色代码//Implement by DrewNODE *q,*p=OPEN->NextNode, *temp=OPEN->NextNode;while(p!=NULL && p->NodeNum != Old->NodeNum){q=p;p=p->NextNode;}if(p->NodeNum == Old->NodeNum){if(p==OPEN->NextNode){temp = temp->NextNode;OPEN ->NextNode = temp;}elseq->NextNode = p->NextNode;}Insert(Old); // Insert Successor on OPEN list wrt f} ......................................................另一种A*（A Star）算法：这种算法可以不直接用估价值，直接用Dijkstra算法程序实现A*算法，Drew对它进行了测试，达到和A*完全一样的计算效果，且非常简单。
以邻接矩阵为例，更改原来邻接矩阵i行j列元素Dij为Dij+Djq-Diq; 起始点到目标点的方向i->j, 终点q. Dij为（i到j路段的权重或距离）其中：Djq,Diq的作用相当于估价值Djq=（j到q的直线距离）；Diq=（i到q的直线距离）原理：i 到q方向符合Dij+Djq > Diq ，取Dij+Djq-Diq 小，如果是相反方向Dij+Djq-Di q会很大。
因此达到向目标方向寻路的作用。
动态路网，最短路径算法D*A* 在静态路网中非常有效（very efficient for static worlds），但不适于在动态路网，环境如权重等不断变化的动态环境下。
D*是动态A*（D-Star,Dynamic A Star）卡内及梅隆机器人中心的Stentz在1994和19 95年两篇文章提出，主要用于机器人探路。
是火星探测器采用的寻路算法。
Optimal and Efficient Path Planning for Partially-Known EnvironmentsThe Focussed D* Algorithm for Real-Time Replanning主要方法（这些完全是Drew在读了上述资料和编制程序中的个人理解，不能保证完全正确，仅供参考）：1.先用Dijstra算法从目标节点G向起始节点搜索。