我目前正在研究一种可视化数据的方法，该算法的一部分需要与 A* 路径查找 99% 相同的东西，但我无法完全理解它。我知道这将是一个相当简单的修改。 （具体成本而不是最低成本）
基本上，我需要以 X 步数绘制从 A 点到 B 点的路径（2D 网格，无对角线）。
例如如果起点和终点彼此相邻，并且我需要路径为 3 步，那么它将有一个小循环。 （移动：上、右、下）。
此算法是否有已知名称，或者该算法的使用如此罕见以至于不常见？
我目前正在查看这个 AS3 Librbay 进行修改，因为它显然非常快并且对我来说看起来干净简单： http://www.dauntless.be/astar/
非常感谢任何建议/帮助...
约翰
【问题讨论】：
标签： actionscript-3 actionscript visualization a-star
我喜欢这个问题 - 它很有趣。
我不确定如何编写代码，但这些只是我脑海中的想法。
基本上，您在这里处理的是Manhattan distance，因为您没有使用对角线。因此，您需要知道可能的最短路径并从中派生。如果您的具体成本低于您在曼哈顿的距离，则该路径是不可能的。如果相等，则理想路径是您可能的最短路径。
一旦超出此范围，事情就会变得有些棘手，因为您有多种解决问题的方法。您也许可以强行回答，但我不知道是否有一种非天真的方法可以做到这一点。 （但请注意，这些只是我脑海中的想法，所以......）
另请注意，在某些情况下，不会有解决方案，因为您使用的是曼哈顿距离！例如，如果你有一个 6x6 的网格，起点在一个角，终点在对角，你可以在 10 步内结束，但不是 11 步（因为你必须自己加倍）。这有一个规则，我敢肯定，但我必须推导出它。 （再次，在我的脑海中。）（编辑：我意识到这一点 - 这本身并不是一个真正的规则，但你的具体成本不能介于最短路径距离和第二最短路径距离。第二个最短路径，在曼哈顿网格中，我相信应该是 n+2。）
所以基本上......我认为可以写出这样的东西，但我认为你不能在不检查很多可能性的情况下轻松计算它。您可以通过规则优化特定情况，但是一旦您这样做了，我认为您会陷入困境。
不过，试一试。听起来很有趣！
第二次编辑：我刚刚意识到......你的路径成本总是会增加两倍（同样，由于曼哈顿距离）。这意味着只要知道自己的最短距离，就可以再优化一点；您的具体成本必须是 2 的倍数，加上您的最短距离。用算法术语来说，你的具体成本 = 2n + 最短距离。
不过，在这一点之后，你将不得不暴力破解它。
希望这会有所帮助。
第三次编辑（希望是最后一次）：我可能在这里有点迂腐（而且我可能正在弄清楚其他人在我之前已经想出了什么）但是这是交易。如果您知道您的具体成本，并且您知道您的最短路径距离，您实际上可以将两者之间的差除以 2 以计算出您的路径中需要多少个环路。循环可以“堆叠”（我的意思是，您可以开始一个循环，并继续一段距离；这是“加倍返回”），因此您可以通过仅检查路径来优化进一步具有特定数量的循环。但是，此时，您几乎已经找到了通向终端节点的可能路径（假设障碍物不会阻挡您找到的所有可能路径）。因此，暴力破解只需要避免任何障碍。我希望这是有道理的。
【讨论】：
A* 在设计上无法做到这一点。我会使用 Dijkstra 的算法和蛮力通过所有可能的路径（从最短的开始），直到找到符合您标准的路径。我真的想不出更简单的方法，因为可以有任意数量的路径满足该条件（包括 0）。
【讨论】：
首先你需要明白这不是一个微不足道的问题，因此你不会在这里找到完美的答案，但你会找到一些好主意。
问题固有的第一件事是，由于您无法通过对角线移动，因此无法实现某些成本值。我假设网格中有无法穿越的障碍物，如果不是这样，A* 不是一个好的起点。
您的问题需要进一步澄清，但我会为我发现的两种可能性提供答案：
没有重复点的路径：
修改 A* 算法以继续运行，直到找到成本直接等于或高于所需成本的路径。只需将其用作路径，因为没有其他方法可以实现另一条路径。
重复出现的路径
找到具有基本 A* 的最短路径，然后如果它小于所需成本，则通过来回移动（通过向后移动将 +2 到成本）或通过转换来增加成本进入循环的简单步骤（每个循环的成本都增加了 +2）。
【讨论】：