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.

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。

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/

说到GraphHopper， 一个基于OpenStreetMap的快速开源路线规划器，我阅读了一些文献并实现了一些方法。最简单的解决方案是Dijkstra，一个简单的改进是双向Dijkstra，它大致只探索一半的节点。在双向Dijkstra模式下，穿越整个德国需要1秒(汽车模式)，在C模式中可能只需要0.5秒左右;)

我在这里用双向Dijkstra创建了一个真实路径搜索的动图。还有一些想法可以让Dijkstra更快，比如做A*，这是一个“面向目标的Dijkstra”。我还为它创建了一个gif动画。

但是怎样才能(快得多)呢?

问题是，对于路径搜索来说，必须探索位置之间的所有节点，这是非常昂贵的，因为在德国已经有数百万个节点了。但是Dijkstra等的另一个痛点是这样的搜索使用大量的RAM。

有启发式解决方案，也有精确解决方案，将图(路网)分层组织，两者都有优缺点，主要解决速度和RAM问题。我在这个回答中列出了其中的一些。

对于GraphHopper，我决定使用收缩层次结构，因为它相对“容易”实现，并且不需要花时间来准备图表。它仍然会导致非常快的响应时间，就像你可以在我们的在线实例GraphHopper Maps上测试一样。例如，从南非到中国东部，距离23000公里，汽车行驶时间近14天，在服务器上只需要0.1秒。

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。