ヒューリスティック機能と優先キュー管理を改善することで、A* アルゴリズムのパフォーマンスを最適化するにはどうすればよいでしょうか?

コードのパフォーマンスの問題の分析

このコードでは、astar 関数内の高価なヒューリスティック計算によってパフォーマンスの低下が発生しています。パフォーマンスを向上させるには、次の点を考慮してください。

リアルタイム パフォーマンス モニタリング

分析で示されているように、スタック サンプリングなどのプロファイリング ツールを使用すると、パフォーマンスのボトルネックを迅速に特定できます。スタック トレースを調べることで、過度に時間を消費しているステートメントを特定できます。

ヒューリスティック関数

ヒューリスティック関数 heuristic は、形成配列全体を不必要にループするため、重大なオーバーヘッドが発生します。より効率的なアプローチは、配列を走査しながら fCamel と bCamel の累計を維持することです。

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

A* アルゴリズムの最適化

astar 関数内では、オープンリストは優先キューです。 f 値に基づいてノードを並べ替えます。 f 値はすでに計算されてノード オブジェクトに格納されているため、openlist.put 呼び出しでは不要なオーバーヘッドが発生します。

より効率的な方法は、ノード クラスの __lt__ 演算子をオーバーライドして f 値を直接比較することです。これにより、openlist.put の f パラメーターが不要になります。

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

さらに、A* アルゴリズムの要求に従って、オープン リストが f 値の昇順で維持されるようにします。 Queue モジュールのデフォルトの実装では、この動作は保証されていません。

以上がヒューリスティック機能と優先キュー管理を改善することで、A* アルゴリズムのパフォーマンスを最適化するにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。