JAVA 路径规划算法贪心

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mob64ca12d8c182 2024-09-24 06:37:06 ©著作权

文章标签 贪心算法路径规划 List 文章分类 Java 后端开发

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Java 路径规划算法之贪心策略

路径规划是计算机科学、人工智能和机器人领域中的一个重要课题。它的目的是在给定的环境中找到从起点到终点的最佳路径。贪心算法是一种简单却有效的策略，常用于路径规划。本文将通过 JAVA 实现贪心策略的路径规划算法，并提供相应的代码示例。

贪心算法概述

贪心算法通过局部最优选择来期望达到全局最优。其核心思想是在每一步选择中都采取当前状态下最有利的选择，而不考虑全局情况。虽然贪心算法不总能得到最优解，但在某些特定问题中，如路径规划问题，常常能够提供一个足够好的解决方案。

贪心算法的实现步骤

我们将采用一个简单的贪心算法示例：在一个二维网格中，从左上角到右下角寻找一条最短路径。我们可以使用“曼哈顿距离”作为衡量距离的标准。

算法流程

以下是实现贪心路径规划算法的基本步骤：

从起点开始，选择可移动的位置，评估它们的“曼哈顿距离”。
移动到距离目标位置最近的节点。
重复步骤1，直到到达目标节点或无法前进。

flowchart TD
    A[开始] --> B{当前位置?}
    B -->|是| C[检查可移动位置]
    B -->|否| D[结束]
    C --> E{是否到达目标?}
    E -->|是| D
    E -->|否| F[选择距离目标最近的节点]
    F --> A

Java代码示例

以下是一个简单的贪心算法实现：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;

class Node {
    int x, y;
    Node parent;

    Node(int x, int y, Node parent) {
        this.x = x;
        this.y = y;
        this.parent = parent;
    }

    // 计算曼哈顿距离
    int manhattanDistance(Node target) {
        return Math.abs(x - target.x) + Math.abs(y - target.y);
    }
}

public class GreedyPathFinder {
    public List<Node> findPath(Node start, Node target, int[][] grid) {
        List<Node> path = new ArrayList<>();
        Node current = start;

        while (current != null && !current.equals(target)) {
            path.add(current);
            List<Node> neighbors = getNeighbors(current, grid);

            // 按曼哈顿距离排序
            Collections.sort(neighbors, new Comparator<Node>() {
                @Override
                public int compare(Node n1, Node n2) {
                    return n1.manhattanDistance(target) - n2.manhattanDistance(target);
                }
            });

            // 选择最近的邻居
            current = neighbors.isEmpty() ? null : neighbors.get(0);
        }
        
        path.add(target);
        return path;
    }

    // 获取可移动的相邻节点
    private List<Node> getNeighbors(Node current, int[][] grid) {
        List<Node> neighbors = new ArrayList<>();
        int row = current.x;
        int col = current.y;

        // 上
        if (row > 0) neighbors.add(new Node(row - 1, col, current));
        // 下
        if (row < grid.length - 1) neighbors.add(new Node(row + 1, col, current));
        // 左
        if (col > 0) neighbors.add(new Node(row, col - 1, current));
        // 右
        if (col < grid[0].length - 1) neighbors.add(new Node(row, col + 1, current));

        return neighbors;
    }

    public static void main(String[] args) {
        GreedyPathFinder pathFinder = new GreedyPathFinder();
        Node start = new Node(0, 0, null);
        Node target = new Node(4, 4, null);
        int[][] grid = new int[5][5]; // 假设一个 5x5 的网格
        List<Node> path = pathFinder.findPath(start, target, grid);
        
        // 输出路径
        for (Node node : path) {
            System.out.println("(" + node.x + ", " + node.y + ")");
        }
    }
}

状态图

下面是贪心算法执行过程的状态图，展现了算法在不同状态之间的转移：

stateDiagram
    [*] --> Start
    Start --> Searching
    Searching --> Move
    Move --> CheckGoal
    CheckGoal -->|是| GoalReached
    CheckGoal -->|否| Searching
    GoalReached --> [*]