这篇文章主要介绍了Python3 A*寻路算法的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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直接上代码吧！

# -*- coding: utf-8 -*-
import math
import random
import copy
import time
import sys
import tkinter
import threading

# 地图
tm = [
'############################################################',
'#S............................#............#.....#.........#',
'#..........#..................#......#.....#.....#.........#',
'#..........#..................#......#.....#.....#.........#',
'#..........#..................#......#.....#.....#.........#',
'#..........#.........................#.....#.....#.........#',
'#..........#..................#......#.....#...............#',
'#..#########..................#......#.....#.....#.........#',
'#..#..........................#......#.....#.....#.........#',
'#..#..........................#......#.....#.....#.........#',
'#..############################......#.....#.....#.........#',
'#.............................#......#.....#.....#.........#',
'#.............................#......#...........#.........#',
'#######.##################################################.#',
'#....#........#.................#.............#............#',
'#....#........#........#........#.............#............#',
'#....####.#####........#........#.............#............#',
'#.........#............#........#.............#............#',
'#.........#............#........#.............#............#',
'#.........#............#........#.............#............#',
'#.........#............#........#.............#............#',
'#.........#............#........#.............#............#',
'#.........#............#........####.#######.##............#',
'#.........#............#........#....#.......#.............#',
'#.........#............#........#....#.......#.............#',
'#......................#........#....#.......#.............#',
'#.........#............#........##.########..#.............#',
'#.........#............#..................#..########.######',
'#.........#............#..................#...............E#',
'############################################################']

# 存储搜索时的地图
test_map = []


#----------- 开放列表和关闭列表的元素类型，parent用来在成功的时候回溯路径 -----------
class Node_Elem:

 def __init__(self, parent, x, y, dist):
  self.parent = parent # 回溯父节点
  self.x = x # x坐标
  self.y = y # y坐标
  self.dist = dist # 从起点到此位置的实际距离


#----------- A*算法 -----------
class A_Star:
 
 def __init__(self, root, s_x, s_y, e_x, e_y, w=60, h=30):

  self.s_x = s_x # 起点x
  self.s_y = s_y # 起点y
  self.e_x = e_x # 终点x
  self.e_y = e_y # 终点y
  
  self.open = [] # open表
  self.close = [] # close表
  self.path = [] # path表

  # 创建画布
  self.root = root # 画布根节点
  self.width = w # 地图w，默认60
  self.height = h # 地图h，默认30
  self.__r = 3 # 半径
  # Tkinter.Canvas
  self.canvas = tkinter.Canvas(
    root,
    width=self.width * 10 + 100,
    height=self.height * 10 + 100,
    bg="#EBEBEB", # 背景白色 
    xscrollincrement=1,
    yscrollincrement=1
   )
  self.canvas.pack(expand=tkinter.YES, fill=tkinter.BOTH)
  self.title("A*迷宫算法(e:开始搜索或退出)")
  self.__bindEvents()
  self.new()

 # 按键响应程序
 def __bindEvents(self):

  self.root.bind("e", self.quite) # 退出程序

 # 退出程序
 def quite(self, evt):
  self.root.destroy()

 # 更改标题
 def title(self, s):
  self.root.title(s)

 # 初始化
 def new(self):

  node = self.canvas.create_oval(100 - self.__r,
       20 - self.__r, 100 + self.__r, 20 + self.__r,
       fill="#ff0000",
       outline="#ffffff",
       tags="node",
      )
  self.canvas.create_text(130, 20,
       text=u'Wall',
       fill='black'
      )
  node = self.canvas.create_oval(200 - self.__r,
       20 - self.__r, 200 + self.__r, 20 + self.__r,
       fill="#00ff00",
       outline="#ffffff",
       tags="node",
      )
  self.canvas.create_text(230, 20,
       text=u'Path',
       fill='black'
      )
  node = self.canvas.create_oval(300 - self.__r,
       20 - self.__r, 300 + self.__r, 20 + self.__r,
       fill="#AAAAAA",
       outline="#ffffff",
       tags="node",
      )
  self.canvas.create_text(330, 20,
       text=u'Searched',
       fill='black'
      )

  for i in range(self.width):
   for j in range(self.height):
    # 生成障碍节点，半径为self.__r
    if test_map[j][i] == '#':
     node = self.canvas.create_oval(i * 10 + 50 - self.__r,
       j * 10 + 50 - self.__r, i * 10 + 50 + self.__r, j * 10 + 50 + self.__r,
       fill="#ff0000", # 填充红色
       outline="#ffffff", # 轮廓白色
       tags="node",
      )
    # 显示起点
    if test_map[j][i] == 'S':
     node = self.canvas.create_oval(i * 10 + 50 - self.__r,
       j * 10 + 50 - self.__r, i * 10 + 50 + self.__r, j * 10 + 50 + self.__r,
       fill="#00ff00", # 填充绿色
       outline="#ffffff", # 轮廓白色
       tags="node",
      )
     self.canvas.create_text(i * 10 + 50, j * 10 + 50 - 20, # 使用create_text方法在坐标处绘制文字 
       text=u'Start', # 所绘制文字的内容 
       fill='black' # 所绘制文字的颜色为灰色
      )
    # 显示终点
    if test_map[j][i] == 'E':
     node = self.canvas.create_oval(i * 10 + 50 - self.__r,
       j * 10 + 50 - self.__r, i * 10 + 50 + self.__r, j * 10 + 50 + self.__r,
       fill="#00ff00", # 填充绿色
       outline="#ffffff", # 轮廓白色
       tags="node",
      )
     self.canvas.create_text(i * 10 + 50, j * 10 + 50 + 20, # 使用create_text方法在坐标处绘制文字 
       text=u'End', # 所绘制文字的内容 
       fill='black' # 所绘制文字的颜色为灰色
      )
    # 生成路径节点，半径为self.__r
    if test_map[j][i] == '*':
     node = self.canvas.create_oval(i * 10 + 50 - self.__r,
       j * 10 + 50 - self.__r, i * 10 + 50 + self.__r, j * 10 + 50 + self.__r,
       fill="#0000ff", # 填充蓝色
       outline="#ffffff", # 轮廓白色
       tags="node",
      )
    # 生成搜索区域，半径为self.__r
    if test_map[j][i] == ' ':
     node = self.canvas.create_oval(i * 10 + 50 - self.__r,
       j * 10 + 50 - self.__r, i * 10 + 50 + self.__r, j * 10 + 50 + self.__r,
       fill="#AAAAAA", # 填充白色
       outline="#ffffff", # 轮廓白色
       tags="node",
      )
  
 # 查找路径的入口函数
 def find_path(self):
  # 构建开始节点
  p = Node_Elem(None, self.s_x, self.s_y, 0.0)
  while True:
   # 扩展节点
   self.extend_round(p)
   # 如果open表为空，则不存在路径，返回
   if not self.open:
    return
   # 取F值最小的节点
   idx, p = self.get_best()
   # 到达终点，生成路径，返回
   if self.is_target(p):
    self.make_path(p)
    return
   # 把此节点加入close表，并从open表里删除
   self.close.append(p)
   del self.open[idx]

 # 生成路径 
 def make_path(self, p):
  # 从结束点回溯到开始点，开始点的parent == None
  while p:
   self.path.append((p.x, p.y))
   p = p.parent

 # 判断是否为终点
 def is_target(self, i):
  return i.x == self.e_x and i.y == self.e_y

 # 取F值最小的节点
 def get_best(self):
  best = None
  bv = 10000000 # MAX值
  bi = -1
  for idx, i in enumerate(self.open):
   value = self.get_dist(i)
   if value < bv:
    best = i
    bv = value
    bi = idx
  return bi, best
  
 # 求距离
 def get_dist(self, i):
  # F = G + H
  # G 为当前路径长度，H为估计长度
  return i.dist + math.sqrt((self.e_x - i.x) * (self.e_x - i.x)) + math.sqrt((self.e_y - i.y) * (self.e_y - i.y))

 # 扩展节点
 def extend_round(self, p):
  # 八个方向移动
  xs = (-1, 0, 1, -1, 1, -1, 0, 1)
  ys = (-1, -1, -1, 0, 0, 1, 1, 1)
  # 上下左右四个方向移动
  xs = (0, -1, 1, 0)
  ys = (-1, 0, 0, 1)
  for x, y in zip(xs, ys):
   new_x, new_y = x + p.x, y + p.y
   # 检查位置是否合法
   if not self.is_valid_coord(new_x, new_y):
    continue
   # 构造新的节点，计算距离
   node = Node_Elem(p, new_x, new_y, p.dist + self.get_cost(
      p.x, p.y, new_x, new_y))
   # 新节点在关闭列表，则忽略
   if self.node_in_close(node):
    continue
   i = self.node_in_open(node)
   # 新节点在open表
   if i != -1:
    # 当前路径距离更短
    if self.open[i].dist > node.dist:
     # 更新距离
     self.open[i].parent = p
     self.open[i].dist = node.dist
    continue
   # 否则加入open表
   self.open.append(node)

 # 移动距离，直走1.0，斜走1.4
 def get_cost(self, x1, y1, x2, y2):
  if x1 == x2 or y1 == y2:
   return 1.0
  return 1.4
 
 # 检查节点是否在close表
 def node_in_close(self, node):
  for i in self.close:
   if node.x == i.x and node.y == i.y:
    return True
  return False
 
 # 检查节点是否在open表，返回序号 
 def node_in_open(self, node):
  for i, n in enumerate(self.open):
   if node.x == n.x and node.y == n.y:
    return i
  return -1

 # 判断位置是否合法，超出边界或者为阻碍 
 def is_valid_coord(self, x, y):
  if x < 0 or x >= self.width or y < 0 or y >= self.height:
   return False
  return test_map[y][x] != '#'

 # 搜寻过的位置
 def get_searched(self):
  l = []
  for i in self.open:
   l.append((i.x, i.y))
  for i in self.close:
   l.append((i.x, i.y))
  return l


# 获取起点坐标
def get_start_XY():
 return get_symbol_XY('S')


# 获取终点坐标
def get_end_XY():
 return get_symbol_XY('E')


# 查找特定元素
def get_symbol_XY(s):
 for y, line in enumerate(test_map):
  try:
   x = line.index(s)
  except:
   continue
  else:
   break
 return x, y

  
# 标记路径位置 
def mark_path(l):
 mark_symbol(l, '*')


# 标记已搜索过的位置 
def mark_searched(l):
 mark_symbol(l, ' ')


# 标记函数
def mark_symbol(l, s):
 for x, y in l:
  test_map[y][x] = s

  
# 标记起点和终点
def mark_start_end(s_x, s_y, e_x, e_y):
 test_map[s_y][s_x] = 'S'
 test_map[e_y][e_x] = 'E'


# 将地图字符串转化为表
def tm_to_test_map():
 for line in tm:
  test_map.append(list(line))

  
# 寻找路径  
def find_path():
 s_x, s_y = get_start_XY()
 e_x, e_y = get_end_XY()
 # A*算法
 a_star = A_Star(tkinter.Tk(), s_x, s_y, e_x, e_y)
 a_star.root.mainloop()
 a_star.find_path()
 searched = a_star.get_searched()
 path = a_star.path
 # 标记已搜索过的位置
 mark_searched(searched)
 # 标记路径位置 
 mark_path(path)
 # 标记起点和终点
 mark_start_end(s_x, s_y, e_x, e_y)
 print(u"路径长度:%d" % (len(path)))
 print(u"搜索过的区域:%d" % (len(searched)))
 a_star = A_Star(tkinter.Tk(), s_x, s_y, e_x, e_y)
 a_star.root.mainloop()
 
#----------- 程序的入口处 -----------

    
if __name__ == '__main__':

 print (u""" 
--------------------------------------------------------
 程序：A*迷宫问题程序 
 作者：Gm
 日期：2019-7-08
 语言：Python 3.7 
-------------------------------------------------------- 
 """)
 # 载入地图
 tm_to_test_map()
 # 寻找路径
 find_path()

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文章名称：Python3A*寻路算法的示例分析-创新互联
网站URL：http://kswjz.com/article/dedpep.html