如何優化 A* 演算法來解決塔斯馬尼亞駱駝難題？

如何最佳化塔斯馬尼亞駱駝拼圖程式碼的效能？

此程式碼旨在使用 A* 演算法解決塔斯馬尼亞駱駝拼圖。然而，由於程式碼瓶頸，其效能受到阻礙。

辨識效能問題

一系列堆疊追蹤顯示大部分時間花費在 astar 函數的第 80行:

openlist.put((current.g + heuristicf(neighbor), node(neighbor, current.g + 1, current)))

這一行涉及多個操作：

• 加整數
• 呼叫heuristicf()
• 建立新的節點物件
• 新增至開啟清單

將這些操作隔離到單獨的行中將有助於找出經濟放緩的根源。然而，很明顯，對鄰近排列的啟發式的重複計算是潛在的效能瓶頸。

解決效能問題

要提高程式碼的效能，請考慮以下建議：

• 將每個排列的啟發式運算結果儲存在字典中，以避免多次重新計算
• 透過識別可以減少不必要的計算或迭代的區域來最佳化啟發式函數。
• 探索替代啟發式函數，可以更準確地估計到解決方案的距離。
• 考慮對開啟列表使用不同的資料結構，例如排序列表，以減少排序和查找下一個最低值所花費的時間
• 為相鄰安排實現快取機制，以避免重複生成它們。
• 利用平行處理技術將工作負載分配到多個核心/處理器上，特別是在程式碼花費大量資源的情況下像 heuristicf 這樣的計算密集型函數的時間。

透過實現這些最佳化，程式碼的效能應該會顯著提高，從而允許更有效地解決更大的謎題實例。

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