在只能进行水平和垂直移动的网格中，从点a到点b寻找最短路径时，你如何考虑曼哈顿距离和切比雪夫距离的知情度和可接受性？

回答：

曼哈顿距离是两个独立轴上的距离之和，Manhattan = |x_a - x_b| + |y_a - y_b|，而切比雪夫距离则是这两个距离中的最大值：Chebyshev = max(|x_a - x_b|, |y_a - y_b|)。因此，曼哈顿距离总是至少与切比雪夫距离一样大，通常更大。

在网格上不允许对角线移动的情况下，这两种距离都是可接受的（它们都不会高估真实距离）。

鉴于这两种距离度量总是等于或小于真实距离，并且曼哈顿距离总是等于或大于切比雪夫距离，曼哈顿距离将始终至少与“真实情况”一样接近。换句话说，在这种特定情况下，曼哈顿距离将更具信息性。

请注意，如果允许对角线移动，或者如果你不是在讨论网格，那么情况可能会有所不同。