写一段A星算法

下面是一个简单的伪代码实现A星算法的例子：

function AStar(start, goal) {
  // 初始化起始节点的f值、g值和h值
  start.f = 0;
  start.g = 0;
  start.h = heuristic(start, goal);

  // 初始化开放列表和关闭列表
  openList = [start];
  closedList = [];

  while (openList.length > 0) {
    // 从开放列表中选择f值最小的节点
    currentNode = openList[0];
    for (i = 1; i < openList.length; i++) {
      if (openList[i].f < currentNode.f) {
        currentNode = openList[i];
      }
    }

    // 如果当前节点是目标节点，则返回路径
    if (currentNode == goal) {
      return getPath(currentNode);
    }

    // 将当前节点从开放列表中移除，并加入关闭列表
    index = openList.indexOf(currentNode);
    openList.splice(index, 1);
    closedList.push(currentNode);

    // 扩展当前节点的所有邻居
    neighbors = getNeighbors(currentNode);
    for (i = 0; i < neighbors.length; i++) {
      neighbor = neighbors[i];

      // 如果邻居节点已经在关闭列表中，则跳过
      if (closedList.includes(neighbor)) {
        continue;
      }

      // 计算邻居节点的g值和h值
      tentativeG = currentNode.g + distanceBetween(currentNode, neighbor);
      tentativeH = heuristic(neighbor, goal);

      // 如果邻居节点不在开放列表中，则加入开放列表
      if (!openList.includes(neighbor)) {
        neighbor.g = tentativeG;
        neighbor.h = tentativeH;
        neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h;
        neighbor.parent = currentNode;
        openList.push(neighbor);
      }

      // 如果邻居节点在开放列表中，并且新的g值更小，则更新g值和父节点
      else if (tentativeG < neighbor.g) {
        neighbor.g = tentativeG;
        neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h;
        neighbor.parent = currentNode;
      }
    }
  }

  // 如果开放列表为空，表示无法到达目标节点
  return null;
}

需要注意的是，上述代码中的heuristic函数和distanceBetween函数需要根据具体情况进行实现，以保证算法的正确性和效率。同时，getPath函数可以通过回溯每个节点的父节点来构造最短路径。