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。

这纯粹是我的猜测，但我认为他们可能会使用覆盖有向图的影响图数据结构，以缩小搜索域。这将允许搜索算法在所需行程较长时将路径导向主要路线。

鉴于这是一个谷歌应用程序，我们也可以合理地假设，许多神奇的功能都是通过大量缓存完成的。如果缓存前5%最常见的谷歌地图路由请求，我不会感到惊讶(20%?50%?)的请求需要通过简单的查询来回答。

Probably similar to the answer on pre-computed routes between major locations and layered maps, but my understanding is that in games, to speed up A*, you have a map that is very coarse for macro navigation, and a fine-grained map for navigation to the boundary of macro directions. So you have 2 small paths to calculate, and hence your search space is much much smaller than simply doing a single path to the destination. And if you're in the business of doing this a lot, you'd have a lot of that data pre-computed so at least part of the search is a search for pre-computed data, rather than a search for a path.

地图从不考虑整个地图。 我猜是:- 1. 根据你的位置，它们加载一个地方和那个地方的地标。 2. 当你搜索目的地时，他们会加载地图的另一部分，然后用两个地方做一个图，然后应用最短路径算法。

此外，还有一个重要的技术动态规划，我怀疑是用在最短路径的计算。你也可以参考一下。

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。

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。