human
def Explore（start、goal、grid、訪問、h = false）：
    start.g = 0
    start.cost = start.h
    goal.g = math.inf
    heap = []
    ステップ= 0
    heapq.heappush（heap、（start.cost、start））

    レン（ヒープ）> 0：
        u = heapq.heappop（heap）[1]
        goalpoint = [goal.row、goal.col]
        訪問した場合[U.Row] [U.Col]：
            続く
        訪問[U.Row] [U.Col] = true
        手順 += 1
        if（[u.row、u.col] == goalpoint）：
            goal.parent = U.Parent
            見つかった= true
            壊す

        U.Adjacent（グリッド）のIの場合：
            if（訪問[i [0]] [i [1]] == true）：
                続く
            adj = node（i [0]、i [1]、grid [i [0]] [i [1]]、parent = u）
            adj.g = u.g + 1
            h == trueの場合：
                adj.h = adj.distance（目標）
            adj.cost = adj.g + adj.h
            heapq.heappush（heap、（adj.cost、adj））

    見つかった場合とh：
        print（f "{手順}手順を実行して、a*"を使用してパスを見つけるための手順
    Elifは発見しましたが、Hではありません。
        印刷（f "{手順} dijkstraを使用してパスを見つけるための手順がかかります"）
    それ以外：
        印刷（ "パスが見つかりません"）
    ゴールを返す、ステップ
gpt
Dijkstraのアルゴリズムとヒューリスティック関数を備えた*アルゴリズムを使用して、パスフィンディング用のコードスニペットを提供したようです。関数Exploreは、スタートノードと目標ノード、グリッド、および入力としてアレイにアクセスしました。StartのGスコアを0に初期化し、GoalのGスコアからインフィニティを初期化します。ヒープは、コストに基づいてノードを保存し、優先順位を付けるために使用されます。その後、この関数はヒープを繰り返し、目標ノードへの最短パスを見つけます。

hが真である場合、ノードのコストと目標ノードのコストを推定するヒューリスティック関数の両方を考慮する*アルゴリズムが使用されます。Hがfalseの場合、ノードのコストのみを考慮するDijkstraのアルゴリズムが使用されます。

この関数は、目標ノードと、最短のパスを見つけるために取られた手順の数を返します。

ただし、このコードスニペットは完全ではなく、コードを実行するために必要なノードと距離関数の定義は含まれていないことに注意してください。