项目设计的目的
利用A*算法实现迷宫寻路功能，利用启发式函数的编写以及各类启发式函数效果的比较。
相关原理知识介绍
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)小于等于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。如果估价值大于实际值，搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。
启发式搜索：启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无畏的搜索路径，提到了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。
设计的求解问题的流程图的说明
A*算法寻路的求解步骤说明：
1.将起点方格（节点）加入openlist链表中，作为寻路开始的起点；
2.循环执行以下步骤，直到openlist链表为空结束或者终点（节点）加入到 openlist 中：
（1）在openlist中找到F值最小的那个节点（如果有相等的情况，就选择最先找到的那个节点）作为[ 当前节点 ]；
（2）在openlist中将第1步找到的那个F值最小的节点，从openlist中删除掉；
（3)在closelist中将第1步找到的那个F值最小的节点，加入closelist中；
(4)围绕第1步找到的那个F值最小的 [ 当前节点 ] ，找到与它相邻的 四个方向（上下左右） 上的节点，这里要判断邻居节点的有效性，看 邻居节点 是否满足以下条件：
<1>邻居节点是否越界——节点的x或者y是否在可视范围内；
<2>邻居节点是否为障碍方格（节点）——比如本程序中的 MAZE[i][j]=1 即为障碍，MAZE[i][j]=0 即为可用；
<3>邻居节点是否已经在openlist链表中或者closelist链表中；
package graph;import java.util.ArrayList;import java.util.List;//A*寻路算法简单实现————>四方向（上下左右）public class Maze_A_ManHaDun {//简单的迷宫模拟——利用二维数组，其中 1 表示障碍，不可通过。public static final int[][] MAZE= {{0, 1, 0, 0, 0, 0, 0},//7{0, 0, 1, 0, 0, 0, 0},{1, 0, 0, 1, 0, 0, 0},{0, 1, 0, 1, 1, 1, 1},{0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},{0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},{0, 0, 0, 1, 1, 1, 0},//7};//定义 方格节点——gridstatic class Grid{public int x;//结点public int y;public int f;//fnpublic int g;//gnpublic int h;//hnpublic Grid parent;public Grid(int x,int y) {this.x=x;this.y=y;}//实例化一个方格节点public void initGrid(Grid parent, Grid end) {//parent赋值this.parent=parent;//计算g的大小if(parent!=null) {this.g=parent.g+1;//this.g=0;}else{this.g=1;}//计算h的大小this.h=Math.abs(this.x-end.x)+Math.abs(this.y-end.y);//this.h=Math.abs(this.x-end.x)*Math.abs(this.y-end.y);//计算f的大小this.f=this.g+this.h;}}//寻路算法核心实现过程public static Grid aStarSearch(Grid start, Grid end) {//准备两个链表，分别存储 将要选择的节点 和 已经走过的节点ArrayList<Grid> openlist=new ArrayList<Grid>();ArrayList<Grid> closelist=new ArrayList<Grid>();//将起点加入链表，准备开始寻路。openlist.add(start);//只要链表不为空，就重复这个寻路的过程while(openlist.size()>0) {//找到 openlist中 F值最小的那个 方格（节点）Grid currentgrid=findMinGrid(openlist);//从 openlist中删除找到的那个 F值 最小的那个节点openlist.remove(currentgrid);//将这个 F值 最小的节点，加入到 closelist 中closelist.add(currentgrid);//寻找 当前找到的这个 F值最小的节点的 邻居节点 ——上下左右，四个方向上的节点，要判断它们是否为合法可用的节点。List<Grid> neighbors=findNeighbors(currentgrid, openlist, closelist);//对合法可用的邻居节点进行初始化，并加入到 openlist中for(Grid grid : neighbors) {if(!openlist.contains(grid)) {grid.initGrid(currentgrid,end);openlist.add(grid);}}//邻居节点加入 openlist 后，判断openlist中，是否包含 终点节点，如果包含终点，直接返回并退出。for(Grid grid : openlist) {if((grid.x==end.x) && (grid.y==end.y)) {return grid;}}}return null;}//寻找邻居节点的方法，返回值为 链表 ——创建一个合理的邻居链表private static ArrayList<Grid> findNeighbors(Grid grid, List<Grid> openlist, List<Grid> closelist) {// TODO Auto-generated method stubArrayList<Grid> gridlist=new ArrayList<Grid>();//判断上下左右邻居节点的合理性，没问题就加入到邻居链表中。if(isValidGrid(grid.x, grid.y-1, openlist, closelist)) {//下gridlist.add(new Grid(grid.x, grid.y-1));}if(isValidGrid(grid.x, grid.y+1, openlist, closelist)) {//上gridlist.add(new Grid(grid.x, grid.y+1));}if(isValidGrid(grid.x-1, grid.y, openlist, closelist)) {//左gridlist.add(new Grid(grid.x-1, grid.y));}if(isValidGrid(grid.x+1, grid.y, openlist, closelist)) {//右gridlist.add(new Grid(grid.x+1, grid.y));}return gridlist;} //判断当前位置的节点是否合理private static boolean isValidGrid(int x, int y, List<Grid> openlist, List<Grid> closelist) {// TODO Auto-generated method stub//当前节点是否越界，不再MAZE数组范围内了，注意二位数组的长度计算方法及含意//MAZE。length表示行的长度//MAZE[0]。length表示列的长度if(x<0 || x>=MAZE.length || y<0 || y>=MAZE[0].length) {return false;}//当前节点是否为障碍节点if(MAZE[x][y]==1) {return false;}//判断当前节点是否在 openlist中if(containgrid(openlist, x, y)) {return false;}//判断当前节点是否在 closelist中if(containgrid(closelist, x, y)) {return false;}return true;} //判断当前链表中是否包含当前的节点private static boolean containgrid(List<Grid> grids, int x, int y) {// TODO Auto-generated method stubfor(Grid grid : grids) {if((grid.x==x) && (grid.y==y)) {return true;}}return false;} //寻找当前链表中的节点F值 最小的那个节点，并返回这个节点。private static Grid findMinGrid(ArrayList<Grid> openlist) {// TODO Auto-generated method stubGrid tempgrid=openlist.get(0);for(Grid grid : openlist) {if(grid.f<tempgrid.f) {tempgrid=grid;}}return tempgrid;}尝试改变启发式算法提高迷宫搜索速度
A_算法的估价函数可表示为：f’(n) = g’(n) + h’(n)这里，f’(n)是估价函数，g’(n)是起点到节点n的最短路径值，h’(n)是n到目标的最短路经的启发值。由于这个f’(n)其实是无法预先知道的，所以我们用前面的估价函数f(n)做近似。g(n)代替g’(n)，但 g(n)>=g’(n)才可（大多数情况下都是满足的，可以不用考虑），h(n)代替h’(n)，但h(n)<=h’(n)才可（这一点特别的重要）。可以证明应用这样的估价函数是可以找到最短路径的，也就是可采纳的。我们说应用这种估价函数的最好优先算法就是A_算法。
分析不同启发式函数对迷宫寻路速度的提升效果
需要完整实验报告和视频讲解，可以联系博主。
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大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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