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我想了解A *，统一成本和贪婪搜索算法是如何工作的。我知道在所有3种算法中探索节点的方式发生了变化（贪婪会基于启发式值探索，基于启发式加距离的A *，基于距离的均匀性）。A *总是提供最短路径吗？
我想知道是否对于给定的来源和目的地，所有3种算法是否提供了最短路径（仅探索了不同数量的城市？），还是可以提供不同的路径。
由于实现部分的原因，我大多感到困惑 - 如果将节点存储在队列中，则当您要探索目标节点时，您将拥有最短路径，但如果您有路径队列（并且此队列现在是基于启发式+距离排序），那么你可能并不总是获得最短路径。
即使启发式是不可接受的，A *算法只会在探索目标节点时停止（由于不可接受的启发式，它可能会探索许多不必要的路径），在这种情况下，它必须首先探索所有到达该节点的路径，以便它总能找到最短路径，不是吗？ – harrythomas
@harrythomas不，作为一个极端的例子，考虑一个方形网格，一端在一个顶端角落，另一个在底部角落。我可以做一个启发式算法，使算法首先遵循边界，这将导致次优解决方案。 – orlp
是的，但在这种情况下，当你探索另一条边时，你会发现最短的距离，你会更新它的权利？或者在A *星你不更新最短距离？考虑统一成本搜索找到最短路径的方式（通过使用找到的新值更新当前最短值） – harrythomas