能否提供一个简单的JPS算法示例？

Jump Point Search (JPS) 算法通常应用于游戏引擎或机器人路径规划，这里是一个非常简化的二维空间JPS算法示例。这个例子假设我们有一个二维网格地图，每个单元格代表一个位置，而障碍物则是不可通行的。为了保持简单，我们将只展示寻找从起点到终点的基本思路，实际应用中可能需要更复杂的处理。

function [pathNodes] = jpsSimple(grid, start, goal)
    % 初始化
    visited = false(size(grid, 1), size(grid, 2), 0); % 记录已访问过的节点
    openList = cell(1, 1); % 开放列表
    closedList = cell(1, 1); % 关闭列表
    parent = zeros(size(grid, 1), size(grid, 2)); % 父节点记录
    openList{1} = {start}; % 将起点添加到开放列表
    
    % 主循环
    while ~isempty(openList)
        % 获取当前节点
        currentNode = popFirst(openList); % 取出开放列表的第一个元素
        
        if ~visited(currentNode)
            visited(currentNode) = true;
            
            % 检查是否到达终点
            if isGoal(currentNode, goal)
                break;
            end
            
            % 查找相邻的未访问节点
            neighbors = getNeighbors(grid, currentNode);
            for i = 1:numel(neighbors)
                neighbor = neighbors{i};
                
                if ~visited(neighbor) && isValidMove(grid, neighbor)
                    % 添加邻接点到关闭列表
                    addLast(closedList, neighbor);
                    
                    % 计算G值（距离加代价）
                    gValue = getDistance(currentNode, neighbor);
                    
                    % 如果邻居在开放列表中，更新其F值（G + H）
                    if contains(openList, neighbor)
                        fValue = gValue + heuristicFunction(neighbor, goal);
                        if fValue < getFValue(openList, neighbor)
                            updateParent(neighbor, currentNode, parent);
                        end
                    else
                        % 否则将邻居加入开放列表
                        addFirst(openList, neighbor, gValue, heuristicFunction(neighbor, goal));
                    end
                end
            end
        end
    end
    
    % 回溯构建路径
    pathNodes = [];
    while currentNode ~= start
        pathNodes = [currentNode, pathNodes];
        currentNode = getParent(parent, currentNode);
    end
    % 添加起始节点
    pathNodes = [start, pathNodes];
    
    % 把所有节点转成矩阵形式
    pathNodes = cat(1, pathNodes{:});
end

% 辅助函数...
function neighbors = getNeighbors(grid, node)
    % ... 获取周围可行的邻居节点
end

% ... 其他辅助函数

这个示例中的 `heuristicFunction` 和 `isValidMove` 需要你自己实现，它们分别代表启发式估价函数和检查移动是否合法。记住这只是一个基础版本，实际应用可能会更复杂，包括优先级队列、A*搜索或其他优化策略。