以下是世界上最快的路由算法的比较和正确性:

http://algo2.iti.uka.de/schultes/hwy/schultes_diss.pdf

下面是谷歌关于这个主题的技术演讲:

http://www.youtube.com/watch?v=-0ErpE8tQbw

以下是schultes所讨论的高速公路层次算法的实现(目前仅在柏林，我正在编写界面，移动版本也正在开发中):

http://tom.mapsforge.org/

我对此有了更多的想法:

1)记住地图代表一个实体组织。存储每个交叉口的经纬度。除了目标方向上的点以外，你不需要检查太多。只有当你发现自己受阻时，你才需要超越这一点。如果你储存了大量的高级连接，你就可以进一步限制它们——通常情况下，你永远不会以偏离最终目的地的方式穿过其中任何一个连接。

2)根据有限的连通性将世界划分为一系列区域，定义区域之间的所有连通性点。找出您的源和目标所在的区域，从您的位置到每个连接点的起始和结束区域路由，以及连接点之间的区域映射。(我怀疑后者在很大程度上是事先计算好的。)

请注意，区域可以比大都市区域小。任何具有地形特征的城市(比如一条河)都是多个区域。

作为一个在地图公司工作了18个月的人，其中包括研究路由算法……是的，Dijkstra的方法确实有效，只是做了一些修改:

Instead of doing Dijkstra's once from source to dest, you start at each end, and expand both sides until they meet in the middle. This eliminates roughly half the work (2*pi*(r/2)^2 vs pi*r^2). To avoid exploring the back-alleys of every city between your source and destination, you can have several layers of map data: A 'highways' layer that contains only highways, a 'secondary' layer that contains only secondary streets, and so forth. Then, you explore only smaller sections of the more detailed layers, expanding as necessary. Obviously this description leaves out a lot of detail, but you get the idea.

通过沿着这些路线进行修改，您甚至可以在非常合理的时间范围内完成跨国家路由。

这纯粹是我的猜测，但我认为他们可能会使用覆盖有向图的影响图数据结构，以缩小搜索域。这将允许搜索算法在所需行程较长时将路径导向主要路线。

鉴于这是一个谷歌应用程序，我们也可以合理地假设，许多神奇的功能都是通过大量缓存完成的。如果缓存前5%最常见的谷歌地图路由请求，我不会感到惊讶(20%?50%?)的请求需要通过简单的查询来回答。

像Dijkstra算法这样的图算法将无法工作，因为图是巨大的。

这个论点并不一定成立，因为Dijkstra通常不会查看完整的图，而只是一个非常小的子集(图的互联性越好，这个子集就越小)。

对于行为良好的图，Dijkstra实际上可能表现得相当好。另一方面，通过仔细的参数化，A*总是表现得一样好，甚至更好。您是否已经尝试过它对数据的处理方式?

也就是说，我也很有兴趣听听其他人的经历。当然，像谷歌Map搜索这样的突出例子是特别有趣的。我可以想象类似于有向近邻启发式的东西。

我已经在路由方面工作了几年，最近由于客户的需求而引起了大量的活动，我发现a *很容易就足够快了;真的没有必要去寻找优化或更复杂的算法。在一个巨大的图上路由不是问题。

但是速度取决于整个路由网络，我指的是在内存中分别表示路由段和节点的有向图。主要的时间开销是创建这个网络所花费的时间。基于一台运行Windows系统的普通笔记本电脑，并在整个西班牙进行路由的一些粗略数字:创建网络所需时间:10-15秒;计算路线所花费的时间:太短而无法测量。

The other important thing is to be able to re-use the network for as many routing calculations as you like. If your algorithm has marked the nodes in some way to record the best route (total cost to current node, and best arc to it) - as it has to in A* - you have to reset or clear out this old information. Rather than going through hundreds of thousands of nodes, it's easier to use a generation number system. Mark each node with the generation number of its data; increment the generation number when you calculate a new route; any node with an older generation number is stale and its information can be ignored.