A*搜索详解(2)——再战觐天宝匣
作者：互联网
书接上文。在坦克寻径的，tank_way中，A*算法每一步搜索都是选择F值最小的节点，步步为营，使得寻径的结果是最优解。在这个过程中，查找最小F值的算法复杂度是O(n)，这对于小地图没什么问题，但是对于大地图来说，openlist将会保存大量的节点信息，此时如果每次循环仍然使用O(n)复杂度的算法去查找最小F值就是个非常严重的问题了，这将导致游戏运行缓慢。可以针对这一点行改进，在常数时间内查找到最小F值的节点。
一个现成的数据结构是优先队列，python的heapq模块已经实现了这个功能，它是基于堆优先队列，可以中O(1)时间内返回堆中的最小值。我们用heapq存储openlist中的节点，构建新的坦克寻径代码：
import heapq
START, END = (), () # 起点和终点的位置
OBSTRUCTION = 1 # 障碍物标记
class Node:
def __init__(self, x, y, parent):
self.x = x # 节点的行号
self.y = y # 节点的列号
self.parent = parent # 父节点
self.h = 0
self.g = 0
self.f = 0
def get_G(self):
''' 当前节点到起点的代价 '''
if self.g != 0:
return self.g
elif self.parent is None:
self.g = 0
# 当前节点在parent的垂直或水平方向
elif self.parent.x == self.x or self.parent.y == self.y:
self.g = self.parent.get_G() + 10
# 当前节点在parent的斜对角
else:
self.g = self.parent.get_G() + 14
return self.g
def get_H(self):
'''节点到终点的距离估值 '''
if self.h == 0:
self.h = self.manhattan(self.x, self.y, END[0], END[1]) * 10
return self.h
def get_F(self):
''' 节点的评估值 '''
if self.f == 0:
self.f = self.get_G() + self.get_H()
return self.f
def manhattan(self, from_x, from_y, to_x, to_y):
''' 曼哈顿距离 '''
return abs(to_x - from_x) + abs(to_y - from_y)
def __lt__(self, other):
''' 用于堆比较，返回堆中f最小的一个 '''
return self.get_F() < other.get_F()
def __eq__(self, other):
''' 判断Node是否相等 '''
return self.x == other.x and self.y == other.y
def __ne__(self, other):
''' 判断Node是否不等 '''
return not self.__eq__(other)
class Tank_way:
''' 使用A*搜索找到坦克的最短移动路径 '''
def __init__(self, map2d):
self.map2d = map2d # 地图数据
self.x_edge, self.y_edge = len(map2d), len(map2d[0]) # 地图边界
# 垂直和水平方向的差向量
self.v_hv = [(-1, 0), (0, 1), (1, 0), (0, -1)]
# 斜对角的差向量
self.v_diagonal = [(-1, 1), (1, 1), (1, -1), (-1, -1)]
self.openlist = [] # openlist使用基于堆的优先队列
self.closelist = set()
self.answer = None
def is_in_map(self, x, y):
''' (x, y)是否中地图内 '''
return 0 <= x < self.x_edge and 0 <= y < self.y_edge
def in_closelist(self, x, y):
''' (x, y) 方格是否在closeList中 '''
return (x, y) in self.closelist
def add_in_openlist(self, node):
''' 将node添加到 openlist '''
heapq.heappush(self.openlist, node)
def add_in_closelist(self, node):
''' 将node添加到 closelist '''
self.closelist.add((node.x, node.y))
def pop_min_F(self):
''' 弹出openlist中F值最小的节点 '''
return heapq.heappop(self.openlist)
def append_Q(self, P):
''' 找到P周围可以探索的节点,将其加入openlist，并返回这些节点 '''
Q = {}
# 将水平或垂直方向的相应方格加入到Q
for dir in self.v_hv:
x, y = P.x + dir[0], P.y + dir[1]
# 如果(x,y)不是障碍物并且不在closelist中，将(x,y)加入到Q
if self.is_in_map(x, y) \
and self.map2d[x][y] != OBSTRUCTION \
and not self.in_closelist(x, y):
node = Node(x, y, P)
Q[(x, y)] = node
heapq.heappush(self.openlist, node) # 将node同时放入openlist中
# 将斜对角的相应方格加入到Q
for dir in self.v_diagonal:
x, y = P.x + dir[0], P.y + dir[1]
# 如果(x,y)不是障碍物，且(x,y)能够与P联通，且(x,y)不在closelist中，将(x,y)加入到Q
if self.is_in_map(x, y) \
and self.map2d[x][y] != OBSTRUCTION \
and self.map2d[x][P.y] != OBSTRUCTION \
and self.map2d[P.x][y] != OBSTRUCTION \
and not self.in_closelist(x, y):
node = Node(x, y, P)
Q[(x, y)] = node
heapq.heappush(self.openlist, node) # 将node同时放入openlist中
return Q
def a_search(self):
while self.openlist:
# 找到openlist中F值最小的节点作为探索节点
P = self.pop_min_F()
# 如果P在closelist中，执行下一次循环
if self.in_closelist(P.x, P.y):
continue
# P加入closelist
self.add_in_closelist(P)
# P周围待探索的节点
Q = self.append_Q(P)
# Q中没有任何节点，表示该路径一定不是最短路径，重新从openlist中选择
if not Q:
continue
# 找到了终点， 退出循环
if Q.get(END) is not None:
self.answer = Node(END[0], END[1], P)
break
def start(self):
node_start = Node(START[0], START[1], None)
self.add_in_openlist(node_start)
self.a_search()
def paint(self):
''' 打印最短路线 '''
node = self.answer
while node is not None:
print((node.x, node.y),
'G={0}, H={1}, F={2}'.format(node.g, node.h, node.get_F()))
node = node.parent
if __name__ == '__main__':
map2d = [[0] * 8 for i in range(8)]
map2d[5][4] = 1
map2d[5][5] = 1
map2d[4][5] = 1
map2d[3][5] = 1
map2d[2][5] = 1
START, END = (3, 2), (5, 7)
a_way = Tank_way(map2d)
a_way.start()
a_way.paint()
Tank_way_2省略的代码和Tank_way一致。为了让openlist能够返回F值最小值的节点，需要在Node中添加三个额外的方法。对于pop_min_F()而言，不再需要遍历所有节点，仅仅是从堆顶弹出而已，这将大大缩短程序运行的时间。在Tank_way_2中，用append_Q代替了原来来的get_Q()，这是因为不再需要用Q中的节点和openlist中的节点相比较，仅仅是将Q中的节点添加到openlist中。这样做虽然会使得openlist中存在一些重复节点，不过没关系，对于有相同标记的节点，F值小的那个总是最先弹出，一旦弹出就会加入到closelist中，这意味着当该标记的节点再次弹出时，将不会被使用，也就是说，如果同一个标记的节点被计算了多次F值，总是能够确保使用F值最小的那个，并丢弃其它的。
再战觐天宝匣
基于盲目策略的广度优先收索无法有效完成4阶以上的拼图（可参考搜索的策略（3）——觐天宝匣上的拼图），在理解了A*搜索后，可以用这种启发性策略再次挑战觐天宝匣的拼图。
设计评估函数
如果将拼图的每一次移动看作“一步”，只要能定义出离评估函数和代价函数，就可以像坦克寻径一样使用A*搜索寻找拼图的复原步骤。
我们将g(n)定义为从起点移动到某个状态的步数；h(n)是当前状态到复原状态的距离估值，它用所有碎片的曼哈顿距离之和表示。以3×3的拼图为例，假设拼图的某个状态和复原状态是：
左图中，3号碎片的位置是(2,0)，它在复原状态的位置是(1,0)，则3号碎片的曼哈顿距离是|2-1|+|0-0|=1。同理，5号碎片的曼哈顿距离是|0-1|+|1-2|=2。左图距复原状态的曼哈顿距离是所有碎片的曼哈顿距离之和：
其中Dn表示第n个碎片的曼哈顿距离，图眼的编号是8。
复原拼图
有了g和h就可以开始复原拼图，复原过程和坦克的寻路类似。从拼图的初始状态开始，第一步可以向三个方向探测，从而产生三种状态：
此后每一步都选择最小的F值继续探索，如果F值相同，则选择最后加入openlist中的一个：
最终的复原步骤如图：
对比搜索的策略（3）——觐天宝匣上的拼图中的广度优先搜索可以看出，A*搜索比广度优先搜索的复原更快。
实现A*搜索
拼图的实现和坦克寻径类似，完整代码如下：
import random
import copy
import heapq
IMG_END = [] # 拼图的复原状态
EYE_VAL = ' ' # 图眼的值
DIST = {}
def get_hash_value(img):
''' 获取img的哈希值 '''
return hash(str(img))
class Node:
def __init__(self, img, x=0, y=0, parent=None):
self.img = img # 当前拼图
self.x, self.y = x, y # 图眼在img中的位置
self.parent = parent # 父节点
self.hash_value = get_hash_value(img) # Node的哈希值
self.h = 0
self.g = 0
self.f = 0
def get_G(self):
''' 当前节点到起点的代价 '''
if self.g != 0:
return self.g
elif self.parent is None:
self.g = 0
else:
self.g = self.parent.get_G() + 1
return self.g
def get_H(self):
''' 节点到终点的距离估值 '''
if self.h == 0:
self.h = self.manhattan()
return self.h
def get_F(self):
''' 节点的评估值 '''
if self.f == 0:
self.f = self.get_G() + self.get_H()
# self.f = self.get_H()
return self.f
def manhattan(self):
'' '当前拼图到复原状态的距离 '''
d = DIST.get(self.hash_value)
if d is not None:
return d
dist = 0
x_end, y_end = 0, 0 # img_end 中某一个碎片的位置
n = len(self.img)
for x, row in enumerate(self.img):
for y, piece in enumerate(row):
if piece == IMG_END[x][y]:
continue
# 计算piece碎片在img_end中的位置
if piece == EYE_VAL:
x_end = n - 1
y_end = n - 1
else:
x_end = piece // n
y_end = piece - n * x_end
dist += abs(x - x_end) + abs(y - y_end)
DIST[self.hash_value] = dist
return dist
def __lt__(self, other):
''' 用于堆比较，返回堆中f最小的一个 '''
return self.get_F() < other.get_F()
def __eq__(self, other):
''' 判断Node是否相等 '''
return self.img.hash_value == other.img.hash_value
def __ne__(self, other):
''' 判断Node是否不等 '''
return not self.__eq__(other)
def __hash__(self):
return self.hash_value
class JigsawPuzzle_A:
''' 用A*搜索复原拼图 '''
def __init__(self, level=1, img_start=None):
self.level = level # 难度系数
self.n = len(IMG_END) # 拼图的维度
self.end_hash_value = get_hash_value(IMG_END) # 复原状态的哈希值
# “图眼”移动的方向, 上、左、下、右
self.v_move = [(0, 1), (-1, 0), (0, -1), (1, 0)]
# 设置拼图的初始状态和图眼的位置
if img_start is not None:
self.img_start = img_start
self.eye_x, self.eye_y = self.search_eye(img_start)
else:
self.img_start, self.eye_x, self.eye_y = self.confuse()
self.openlist = []
self.closelist = set()
# 拼图复原步骤
self.answer = None
def confuse(self):
''' 创建一个n*n的拼图，返回打乱状态和图眼位置 '''
# 拼图的初始状态
img_start = copy.deepcopy(IMG_END)
from_x, from_y = self.search_eye(IMG_END)
to_x, to_y = from_x, from_y
# 将图眼随机移动 n * n * level次
for i in range(self.n * self.n * self.level):
# 选择一个随机方向
v_x, v_y = random.choice(self.v_move)
to_x, to_y = from_x + v_x, from_y + v_y
if self.enable(to_x, to_y):
# 向选择的随机方向移动
self.move(img_start, from_x, from_y, to_x, to_y)
from_x, from_y = to_x, to_y
else:
to_x, to_y = from_x, from_y
return img_start, to_x, to_y
def search_eye(self, img):
''' 找到img中图眼的位置 '''
# “图眼”的值是eye_val，打乱顺序后需要寻找到图眼的位置
for x in range(self.n):
for y in range(self.n):
if EYE_VAL == img[x][y]:
return x, y
def in_closelist(self, node):
''' node 是否在closelist中 '''
return node.hash_value in self.closelist
def add_in_openlist(self, node):
''' node节点加入openlist '''
heapq.heappush(self.openlist, node)
def add_in_closelist(self, node):
''' node节点加入closelist '''
self.closelist.add(node.hash_value)
def pop_min_F(self):
''' 找到openlist中F值最小的节点 '''
return heapq.heappop(self.openlist)
def enable(self, to_x, to_y):
''' 图眼是否能够移动到x,y的位置 '''
return 0 <= to_x < self.n and 0 <= to_y < self.n
def move(self, img, from_x, from_y, to_x, to_y):
''' 将图眼从from_x, from_y移动到to_x, to_y '''
img[from_x][from_y], img[to_x][to_y] = img[to_x][to_y], img[from_x][from_y]
def append_Q(self, P):
''' 找到P周围可以探索的节点,将其加入openlist，并返回这些节点 '''
Q = {}
for v_x, v_y in self.v_move:
to_x, to_y = P.x + v_x, P.y + v_y
# 检验是否可以向to_x, to_y方向移动
if not self.enable(to_x, to_y):
continue
curr_img = copy.deepcopy(P.img)
self.move(curr_img, P.x, P.y, to_x, to_y)
# 如果node是不在closelist中，把node添加到Q中
if not self.in_closelist(Node(curr_img)):
node = Node(curr_img, x=to_x, y=to_y, parent=P)
Q[node.hash_value] = node
self.add_in_openlist(node)
return Q
def a_search(self):
''' A*搜索拼图的解 '''
while self.openlist:
# 找到openlist中F值最小的节点作为探索节点
P = self.pop_min_F()
# 如果P在closelist中，执行下一次循环
if self.in_closelist(P):
continue
# P加入closelist
self.add_in_closelist(P)
# P周围待探索的节点
Q = self.append_Q(P)
# Q中没有任何节点，表示该路径一定不是最短路径，重新从openlist中选择
if not Q:
continue
# 找到了终点， 退出循环
if Q.get(self.end_hash_value) is not None:
self.answer = Node(IMG_END, parent=P)
break
def start(self):
if self.img_start == IMG_END:
print('start = end')
return
node_start = Node(img=self.img_start, x=self.eye_x, y=self.eye_y)
self.add_in_openlist(node_start)
self.a_search()
def display(self):
if self.answer is None:
print('No answer')
node = self.answer
while node is not None:
print(node.img)
node = node.parent
def create_img_end(n):
''' 创建一个n*n的拼图，将右下角的碎片图指定为图眼 '''
img = []
for i in range(n):
img.append(list(range(n * i, n * i + n)))
img[n - 1][n - 1] = EYE_VAL
return img
if __name__ == '__main__':
n = 9
IMG_END = create_img_end(n)
# img_start = [[3, 0, 2], [1, 7, EYE_VAL], [6, 5, 4]]
jigsaw = JigsawPuzzle_A(level=5)
print('start=', jigsaw.img_start, ',eye =', (jigsaw.eye_y, jigsaw.eye_x))
jigsaw.start()
jigsaw.display()
JigsawPuzzle_A中额外设置了难度系数，level的值越大，复原拼图越困难。对于一个拼图来说，level=5已经足以打乱顺序：
九九拼图的复原已经非人力所能解决。JigsawPuzzle_A可以快速复原任意难度的4×4拼图，对于更高阶的拼图，即使是A*搜索，面对的搜索数量依然十分庞大，需要耗费相当长的时间，只有level=1的时候 9×9拼图才能快速得到结果。
作者：我是8位的
出处：http://www.cnblogs.com/bigmonkey
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