A算法与A*算法区别
A算法与A*算法的区别主要体现在评判函数和估值函数的运用上。A算法的评判函数由f(n)=g(n)+h(n)决定，其中g(n)代表这一步的代价，而h(n)是预估函数，用于估算从当前节点到目标节点的代价。通过调整g(n)和h(n)的权重，A算法可以解决不同类型的搜索问题。
A*算法在评判函数的基础上增加了约束条件，使得g*(n) > 0，h*(n) <= 任意h(n)。这里的g*(n)和h*(n)是针对特定问题的最优估值函数。这意味着在A*算法中，估值函数h(n)被明确定义为h*(n)，它在所有可能的估值函数中提供最优估计。因此，A*算法在搜索效率和目标路径的准确性方面都优于A算法。
具体实现时，A算法可以采用不同的估值函数h1(n), h2(n), h3(n)等，只要它们满足A算法的通用评判函数形式。而A*算法则选择最优估值函数h*(n)，以此作为评判函数的核心部分。通过这种方式，A*算法确保了在搜索过程中始终选择最优路径，从而实现了对A算法的优化。
综上所述，A*算法是A算法的增强版本，它通过引入最优估值函数，实现了在搜索效率和目标路径准确性上的显著提升。简而言之，A*算法就是A算法的理想化形式，其核心在于找到最优的估值函数以指导搜索过程，从而实现最高效的路径搜索。
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具体实现时，A算法可以采用不同的估值函数h1(n), h2(n), h3(n)等，只要它们满足A算法的通用评判函数形式。而A*算法则选择最优估值函数h*(n)，以此作为评判函数的核心部分。通过这种方式，A*算法确保了在搜索过程中始终选择最优路径，从而实现了对A算法的优化。
综上所述，A*算法是A算法的增强版本，它通过引入最优估值函数，实现了在搜索效率和目标路径准确性上的显著提升。简而言之，A*算法就是A算法的理想化形式，其核心在于找到最优的估值函数以指导搜索过程，从而实现最高效的路径搜索。