人工智能
Dijkstra-Prim算法基本思路：所有节点分成两个group，一个为已经选取的selected_node（为list类型），一个为candidate_node，首先任取一个节点加入到selected_node，然后遍历头节点在selected_node，尾节点在candidate_node的边，选取符合这个条件的边里面权重最小的边，加入到最小生成树，选出的边的尾节点加入到selected_node，并从candidate_node删除。直到candidate_node中没有备选节点（这个循环条件要求所有节点都有边连接，即边数要大于等于节点数-1，循环开始前要加入这个条件判断，否则可能会有节点一直在candidate中，导致死循环）。 Kruskal算法基本思路：先对边按权重从小到大排序，先选取权重最小的一条边，如果该边的两个节点均为不同的分量，则加入到最小生成树，否则计算下一条边，直到遍历完所有的边。
多启发式A*算法实现及源码
多启发式A*算法实现及源码
多启发式A算法是一种寻路算法，可以在网格图中找到从起点到终点的最短路径。相比于传统的A算法，多启发式A*算法引入了多个启发函数，可以更全面、更准确地预估每个节点到终点的距离，提高了算法的效率和准确性。
下面是使用Python实现的多启发式A*算法代码：
classPriorityQueue:def__init__(self):self.elements=[]defempty(self):