Wie können wir die Leistung eines A*-Algorithmus optimieren, indem wir die heuristische Funktion und das Prioritätswarteschlangenmanagement verbessern?

Analyse von Code-Leistungsproblemen

In diesem Code ist die langsame Leistung auf die teure heuristische Berechnung innerhalb der Astar-Funktion zurückzuführen. Berücksichtigen Sie Folgendes, um die Leistung zu verbessern:

Echtzeit-Leistungsüberwachung

Wie in der Analyse gezeigt, können Profilierungstools wie Stack-Sampling Leistungsengpässe schnell identifizieren. Durch die Untersuchung der Stapelspuren können Sie Anweisungen identifizieren, die übermäßig viel Zeit in Anspruch nehmen.

Die heuristische Funktion

Die heuristische Funktion, heuristisch, durchläuft unnötigerweise das gesamte Formationsarray, was zu einem erheblichen Overhead führt. Ein effizienterer Ansatz besteht darin, beim Durchlaufen des Arrays eine laufende Summe von fCamel und bCamel beizubehalten.

def heuristic(formation):
    fCamels, bCamels = 0, 0
    for i in formation:
        if i == fCamel:
            fCamels += 1
        elif i == bCamel:
            bCamels += fCamels * bCamels  # Update to fCamel * bCamel differences
        else:
            pass
    return bCamels

Optimierung des A*-Algorithmus

Innerhalb der Astar-Funktion ist die Openlist eine Prioritätswarteschlange Das sortiert Knoten basierend auf ihren f-Werten. Der openlist.put-Aufruf verursacht unnötigen Overhead, da die f-Werte bereits berechnet und in den Knotenobjekten gespeichert sind.

Ein effizienterer Ansatz besteht darin, den __lt__-Operator für die Knotenklasse zu überschreiben, um die f-Werte direkt zu vergleichen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit des f-Parameters in openlist.put.

def __lt__(self, other):
    return self.f < other.f

Stellen Sie außerdem sicher, dass die offene Liste in aufsteigender Reihenfolge der f-Werte verwaltet wird, wie es der A*-Algorithmus erfordert. Die Standardimplementierung im Queue-Modul garantiert dieses Verhalten nicht.

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