A*算法search函数怎么

A*搜索算法是一种启发式搜索策略，常用于求解最短路径问题，特别是在图形（图）或地图上寻找两点之间的最优路径。它的`search`函数通常包括以下几个关键步骤：

1. **初始化**：设置起始节点（Start Node）作为当前节点（Current Node），将起始节点的F值（从起点到目标点的估计总距离）设为0，G值（已走过的代价）也为0。

2. **开放列表维护**：创建一个优先级队列（如最小堆），将起始节点加入，并设置其F值为评估函数（通常由G+启发式估价函数H计算）。

3. **迭代过程**：
- 从开放列表中取出F值最低的节点作为当前节点。
- 检查当前节点是否为目标节点，如果是，则找到路径并返回。
- 对当前节点的所有邻居（连接或可达的相邻节点）：
- 计算从起点到邻居节点的成本，即G值加上到达该节点的实际代价。
- 如果邻居不在关闭列表中，将其加入开放列表，同时更新其G值和F值。
- 若邻居已经在开放列表中，检查通过当前节点到邻居的新路径是否有更优的估计值，如果有则更新邻居节点的信息。

4. **结束条件**：如果没有更多的节点可以处理，说明已经遍历了所有可能的路径，但仍找不到目标，返回无路可达或未找到最短路径的结果。