Comment puis-je optimiser l'algorithme A* pour résoudre le casse-tête du chameau de Tasmanie ?

Comment optimiser les performances du code de puzzle du chameau de Tasmanie ?

Ce code vise à résoudre le puzzle du chameau de Tasmanie en utilisant l'algorithme A*. Cependant, ses performances sont entravées en raison d'un goulot d'étranglement dans le code.

Identification du problème de performances

Une série de traces de pile révèle que la majorité du temps est passée dans la ligne 80 de la fonction astar :

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

Cette ligne implique plusieurs opérations :

• Ajout de entiers
• Invocation de heuristicf()
• Création d'un nouvel objet nœud
• Ajout à la liste ouverte

Isoler ces opérations dans des lignes séparées aiderait à identifier la source du ralentissement. Cependant, il est évident que le calcul répété de l'heuristique pour les arrangements voisins constitue un goulot d'étranglement potentiel en termes de performances.

Résoudre le problème de performances

Pour améliorer les performances du code, tenez compte des suggestions suivantes :

• Stocker le résultat du calcul heuristique pour chaque arrangement dans un dictionnaire pour éviter de le recalculer plusieurs fois fois.
• Optimisez la fonction heuristique en identifiant les zones dans lesquelles les calculs ou les itérations inutiles peuvent être réduits.
• Explorez des fonctions heuristiques alternatives qui peuvent fournir des estimations plus précises de la distance jusqu'à la solution.
• Envisagez d'utiliser une structure de données différente pour la liste ouverte, telle qu'une liste triée, afin de réduire le temps passé à trier et à trouver le prochain plus bas valeur.
• Implémentez un mécanisme de mise en cache pour les arrangements voisins afin d'éviter de les générer à plusieurs reprises.
• Utilisez des techniques de traitement parallèle pour répartir la charge de travail sur plusieurs cœurs/processeurs, en particulier si le code dépense une somme importante. de temps dans des fonctions à forte intensité de calcul comme heuristicf.

En mettant en œuvre ces optimisations, les performances du code devraient s'améliorer considérablement, lui permettant de résoudre des énigmes plus vastes instances plus efficacement.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!