如何优化 A* 算法来解决塔斯马尼亚骆驼难题？

如何优化塔斯马尼亚骆驼拼图代码的性能？

此代码旨在使用 A* 算法解决塔斯马尼亚骆驼拼图。然而，由于代码瓶颈，其性能受到阻碍。

识别性能问题

一系列堆栈跟踪显示大部分时间花费在 astar 函数的第 80 行:

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

这一行涉及多个操作：

• 添加整数
• 调用heuristicf()
• 创建新的节点对象
• 添加到打开列表

将这些操作隔离到单独的行中将有助于查明经济放缓的根源。然而，很明显，对邻近排列的启发式的重复计算是潜在的性能瓶颈。

解决性能问题

要提高代码的性能，请考虑以下建议：

• 将每个排列的启发式计算结果存储在字典中，以避免多次重新计算
• 通过识别可以减少不必要的计算或迭代的区域来优化启发式函数。
• 探索替代启发式函数，可以更准确地估计到解决方案的距离。
• 考虑对打开列表使用不同的数据结构，例如排序列表，以减少排序和查找下一个最低值所花费的时间
• 为相邻安排实现缓存机制，以避免重复生成它们。
• 利用并行处理技术将工作负载分配到多个内核/处理器上，特别是在代码花费大量资源的情况下像 heuristicf 这样的计算密集型函数的时间。

通过实现这些优化，代码的性能应该会显着提高，从而允许更有效地解决更大的谜题实例。

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