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。

我有点惊讶这里没有提到Floyd Warshall的算法。这个算法很像Dijkstra算法。它还有一个很好的特性，那就是它允许你计算，只要你想继续允许更多的中间顶点。因此，它自然会很快找到使用州际公路或高速公路的路线。

我知道OP里的地图是怎么回事了:

用指定的中间点来观察路线:由于那条路不直，这条路线略微向后走。

如果他们的算法不会回溯，它就看不到更短的路线。

I was very curious about the heuristics used, when a while back we got routes from the same starting location near Santa Rosa, to two different campgrounds in Yosemite National Park. These different destinations produced quite different routes (via I-580 or CA-12) despite the fact that both routes converged for the last 100 miles (along CA-120) before diverging again by a few miles at the end. This was quite repeatable. The two routes were up to 50 miles apart for around 100 miles, but the distances/times were pretty close to each other as you would expect.

唉，我无法重现——算法肯定已经改变了。但这让我对算法很好奇。我所能推测的是，有一些方向修剪，恰好对从远处看的目的地之间的微小角度差异非常敏感，或者有不同的最终目的地选择的预先计算的片段。

只是解决三角形不等式的违反，希望他们优化的额外因素是常识。你不一定想要最短或最快的路线，因为这可能会导致混乱和破坏。如果你想让自己的路线更适合卡车行驶，并且能够应对每个卫星导航跟踪司机都沿着这些路线行驶的情况，那么你很快就可以放弃三角形不等式[1]。

如果Y是X和Z之间的一条狭窄的住宅街道，那么您可能只想在用户明确要求X-Y-Z时使用通过Y的快捷方式。如果他们要求X-Z，他们应该坚持走主干道，即使它有点远，需要更长的时间。这类似于Braess悖论——如果每个人都试图选择最短、最快的路线，那么随之而来的拥堵意味着这条路线不再是任何人最快的路线。从这里开始，我们将从图论转向博弈论。

事实上，当你允许单向道路并失去对称性要求时，任何产生的距离将是数学意义上的距离函数的希望都将破灭。失去三角不等式也只是在伤口上撒盐。

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。