//不同点在于，将周围顶点放入优先队列后的出队条件，不再是让g 最小的先出队列。//h 为 启发函数给出的值，用来估计v点到终点的估计距离，一般有1.欧几里得距离 2.曼哈顿距离 . Edge[] fromEdge; //记录顶点V是从哪条边探索
对于结构化的组合优化问题，其解空间的规模能够得到控制，对于这样的问题，使用精确算法就可以求得最优解。而当问题的规模逐渐增大时，求解这些问题最优解需要的计算量与存储空间的增长速度非常快，会带来所谓的“组合爆炸”，使得在现有的计算能力下，通过各种枚举方法、精确
启发式算法是一种基于直观或经验的构造的算法，对具体的优化问题能在可接受的计算成本内，给出一个近似最优解，这个近似解与真实最优解的偏离程度一般不能被预计。由于 NP 问题一般的经典算法求解效率过低甚至无法求解，从而促使了启发式算法的诞生。启发式算法不是一种确
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