算法地图上如何搜索一个点附近的点？比较流行A*算法，至于百度是否开发出了新的算法不得而知，毕竟没有完Q相同的程序。
给你看一篇文献：地图中短路径的搜索算法研究学生:李小坤导师：董峦摘要：目前为止,大量Z家学者对“短路径问题”进行了深入的研究。
本文通过理论分析,结合实际应用，从各个方面较系统的比较广度优先搜索算法(BFS)、S度优先搜索算法(DFS)、A*算法的优缺点。
关键词:短路径算法；广度优先算法；S度优先算法；A*算法；Theshortestpathofmap'ssearchalgorithmAbstract:Sofar,alargenumberofdomesticandforeignepertsandscholarsonthe"shortestpathproblem"in-depthstud.Inthispaper,throughtheoreticalanalsisandpracticalapplication,comprisewiththebreadth-firstsearchalgorithm(BFS),depth-firstsearchalgorithm(DFS)andtheA*algorithmsfromanaspectsofsstematic.Kewords:shortestpathalgorithm;breadth-firstalgorithm;algorithm;A*algorithm;前言：短路径问题是地理信息系统（GIS）网络分析的重要内容之一，而且在图论中也有着重要的意义。
实际生活中许多问题都与“短路径问题”有关,比如:网络路由选择,集成电路设计、布线问题、电子导航、交通旅游等。
本文应用S度优先算法，广度优先算法和A*算法，对一具体问题进行讨论和分析，比较三种算的的优缺点。
在地图中短路径的搜索算法研究中，每种算法的优劣的比较原则主要遵循以下三点:[1](1)算法的完Q性：提出一个问题，该问题存在，该算法能够保证找到相应的。
算法的完Q性强是算法性能的指标之一。
(2)算法的时间复杂性:提出一个问题，该算法需要多长时间可以找到相应的。
算法速度的快慢是算法优劣的重要体现。
(3)算法的空间复杂性:算法在执行搜索问题的同时，需要多少存储空间。
算法占用资源越少，算法的性能越好。
地图中短路径的搜索算法:1、广度优先算法广度优先算法(Breadth-First-Search)，又称作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型,Dijkstra单源短路径算法和Prim小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。
广度优先算法其别名又叫BFS，属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。
换句话说，它并不考虑结果的可能位址，地搜索整张图，直到找到结果为止。
BFS并不使用经验法则算法。
广度优先搜索算法伪代码如下：[2-3]BFS(v)//广度优先搜索G，从顶点v开始执行//所有已搜索的顶点i都标记为Visited(i)=1.//Visited的初始分量值Q为0Visited(v)=1;Q=[];//将Q初始化为Z含有一个元素v的队列while=DelHead(Q);for邻接于u的所有顶点wdoifVisited(w)=(w,Q);//将w放于队列Q之尾Visited(w)=1;ifforwhileBFS这里调用了两个函数：AddQ(w,Q)是将w放于队列Q之尾；DelHead(Q)是从队列Q取D一个顶点，并将其从Q中。
重复DelHead(Q)过程，直到队列Q空为止。
完Q性：广度优先搜索算法具有完Q性。
这意指无论图形的种类如何，Z要目标存在，则BFS一定会找到。
然而，若目标不存在，且图为无限大，则BFS将不收敛（不会结束）。
时间复杂度：差情形下，BFS必须寻找所有到可能节点的所有路径，因此其时间复杂度为,其中V是节点的数目，而E是图中边的数目。
空间复杂度：因为所有节点都必须被储存，因此BFS的空间复杂度为，其中V是节点的数目，而E是图中边的数目。
另一种说法称BFS的空间复杂度为O(B),其中B是大分支系数，而M是树的长路径长度。
由于对空间的大量需求，因此BFS并不适合解非常大的问题。
[4-5]2、S度优先算法S度优先搜索算法（DepthFirstSearch）英文缩写为DFS，属于一种回溯算法，正如算法名称那样，S度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索图。
[6]其过程简要来说是沿着顶点的邻点一直搜索下去，直到当前被搜索的顶点不再有未被访问的邻点为止，此时，从当前辈搜索的顶点原路返回到在它之前被搜索的访问的顶点，并以此顶点作为当前被搜索顶点。
继续这样的过程，直至不能执行为止。
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同理，我们把找到的坐标输入到搜索栏，把后面“坐标反查”给勾上，点击搜索，就会对应的坐标打上标记，同时会有相应地址在右边。
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