简介
A*算法是一种常用的寻路算法，用于在图形化的环境中找到从起点到目标点的最短路径。其核心思想是通过启发式函数来评估每个节点的价值，以选择下一个要探索的节点。该算法结合了Dijkstra算法和贪心算法的优点，能够高效地找到最佳路径。
A*算法的主要工作流程是从起点开始，按照一定的顺序搜索所有可能的状态，并加以评估。当找到目标状态时，算法停止，并输出从起点到目标状态的最优解。其启发函数由两部分组成：已搜索过的路径代价和估价函数，后者用于估计从当前状态到目标状态的代价。这个估价函数通常是基于距离公式来计算的，例如曼哈顿距离或欧几里得距离。
A*算法在搜索过程中能够有效地剪枝，避免搜索无效状态，从而保证了找到的解是最优解。它的应用领域非常广泛，包括计算机图形学中的路径搜索、自动导航系统中的路径规划、网络规划中的路由选择，以及游戏开发中的角色移动等。
总之，A*算法是一种高效且实用的寻路算法，通过启发式搜索策略，能够在复杂的图形或网格环境中找到最短路径。如需更深入的了解，建议查阅相关计算机科学或人工智能领域的专业书籍或文献。
主要实现步骤
A*算法的运行机制如下：
创建两个列表：closedList用于存放不可访问的数据，openHeap用于存放可访问的数据。OpenHeap是一个小根堆，以便于取出f(n)值最小的节点。
将起始节点放入openHeap。
当openHeap不为空时，取出f(n)值最小的节点currentNode。
如果currentNode是目标节点，则路径查找结束。
遍历currentNode的所有相邻节点。对于每个相邻节点neighborNode，如果它是一个无效节点（如障碍物），则跳过；如果它已经在closedList中，则检查是否通过currentNode到达neighborNode的代价更低，如果是，则更新其g值并设置父节点为currentNode。
如果neighborNode不在openList中，或者通过currentNode到达neighborNode的代价更低，则将其加入openList，并设置父节点为currentNode。