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。

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。

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。

事实上，我已经做过很多次了，尝试了几种不同的方法。根据地图的大小(地理位置)，您可能会考虑使用haversine函数作为启发式方法。

我的最佳解决方案是使用带有直线距离的A*作为启发式函数。但接下来你需要地图上每个点(交集或顶点)的某种坐标。您还可以为启发式函数尝试不同的权重，即。

f(n) = k*h(n) + g(n)

k是一个大于0的常数。

全对最短路径算法将计算图中所有顶点之间的最短路径。这将允许预先计算路径，而不需要每次寻找源和目的地之间的最短路径时都计算路径。Floyd-Warshall算法是一种全对最短路径算法。