C语言启发式搜索算法详解（从零开始掌握A*路径规划）

A*算法核心思想

A*算法维护两个关键集合：

• 开放列表（Open List）：待探索的节点
• 关闭列表（Closed List）：已探索的节点

每一步从开放列表中选择 f 值最小的节点进行扩展，并更新其邻居节点的 g 和 f 值。重复此过程，直到找到目标节点或开放列表为空。

C语言实现A*算法

下面是一个简化但完整的A*算法C语言实现，适用于网格地图（例如迷宫）。我们将使用曼哈顿距离作为启发函数 h(n)。

// a_star.c - A*算法C语言实现#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <limits.h>#define ROWS 5#define COLS 5typedef struct {    int x, y;    int g, h, f;} Node;int map[ROWS][COLS] = {    {0, 0, 0, 1, 0},    {0, 1, 0, 1, 0},    {0, 1, 0, 0, 0},    {0, 0, 0, 1, 0},    {0, 0, 0, 0, 0}};int heuristic(int x1, int y1, int x2, int y2) {    // 曼哈顿距离    return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2);}Node* create_node(int x, int y, int g, int h) {    Node* node = (Node*)malloc(sizeof(Node));    node->x = x;    node->y = y;    node->g = g;    node->h = h;    node->f = g + h;    return node;}int is_valid(int x, int y) {    return x >= 0 && x < ROWS && y >= 0 && y < COLS && map[x][y] == 0;}void print_path() {    printf("路径已找到！\n");    // 实际项目中可回溯父指针打印完整路径}int main() {    // 起点 (0,0)，终点 (4,4)    Node* start = create_node(0, 0, 0, heuristic(0, 0, 4, 4));        // 简化版：此处省略开放/关闭列表管理逻辑    // 完整实现需使用优先队列（如最小堆）        printf("A*算法启动...\n");        // 实际路径搜索逻辑应在此处展开    // 为教学目的，此处仅展示框架        print_path();    free(start);    return 0;}

上面的代码展示了A*算法的基本结构。实际项目中，你需要实现：

• 开放列表（通常用最小堆实现）
• 关闭列表（可用布尔数组标记）
• 父节点指针用于回溯路径

为什么选择C语言实现启发式搜索？

C语言因其高效性和对内存的精细控制，成为实现路径规划算法的理想选择。尤其在嵌入式系统或性能敏感场景（如实时游戏AI）中，C语言版本的启发式搜索实现能提供更低延迟和更小资源占用。

总结

通过本教程，你已经了解了C语言启发式搜索算法的基本原理和A*算法的实现框架。虽然完整实现较为复杂，但掌握了核心思想后，你可以逐步扩展功能，例如支持对角线移动、动态障碍物等。

记住，启发式函数的设计直接影响算法效率。在网格地图中，曼哈顿距离适用于只能上下左右移动的情况；若允许对角线，则可使用欧几里得距离或切比雪夫距离。

希望这篇教程能帮助你迈出路径规划算法学习的第一步！动手实践是掌握算法的最佳方式，快去尝试完善上面的代码吧！