Python 3.6.0

除系统工具库用来实现可视化效果或实现优先队列外，本作业没有使用其他第三方工具库，可直接运行

github链接：GitHub - junqizeng/Astar_AOstar: 使用pyhton实现A*和AO*

2023.11.12更新：发现A*算法实现bug，已修复

实现A*算法和AO*算法，对算法实现进行可视化和交互演示，程序打包成exe可执行文件：

1. 本作业在实现A*算法时，设置游戏迷宫地图，示意图如图：

   从蓝色起点出发，将通过A*算法寻找到最短到达红色终点的道路。

2. 本作业在实现AO*算法时，设置如图与或图：

   从n0出发，将通过AO*算法寻找到使n0能解的代价最小的路径组合。结点上标记为结点的h'值。

AI_Astar_AOstar

├── main.py   主函数文件，程序入口

├── mywork.py   封装文件，将各可视化窗口和功能函数进行综合封装，供程序入口调用

├── algorithms 算法功能函数文件夹

            ├──Astar.py A*算法实现文件，包括核心函数Astar()及其他工具函数

​ ├── AOstar.py AO*算法实现文件，包括核心函数AOstar()及其他工具函数

├── vis_windows 可视化窗口文件夹

在windows环境下，可直接运行打包好的Astar_AOstar.exe

下载代码后，在程序文件夹下，直接运行main.py

python ./main

在该界面下可点击A*算法、AO*算法选择要执行的算法

A*算法演示时，使用A*算法对提前设定好的迷宫进行寻路。

实现的思路是，在进入A*算法时，调用算法函数./algorithms/Astar.py，对设定好的迷宫进行寻路，并返回保存好的每步解。

然后根据用户的操作，对指定步骤解进行可视化，可视化迷宫为在线生成。

AO*算法演示时，使用AO*算法对提前设定好的与或图进行求解。

实现的思路是，在进入AO*算法时，调用算法函数./algorithms/AOstar.py，对设定好的与或图进行求解，并返回保存好的每步解。

然后根据用户的操作，对指定步骤解进行可视化。

需要说明的是，由于与或图用程序绘图的效果不是很好，因此程序中展示的与或图是由离线手动制作的，但搜索过程中的连接步骤是由程序在线计算得出，./algorithms/AOstar.py 是AO*算法的具体实现。

之前没有可视化界面且只靠传参进行显示的版本，代码、readme等在文件夹Astar_AOstar_v1.0中