simtalk A*算法

A*算法是一种启发式搜索算法，常用于在图形地图上寻找最短路径。它利用启发式函数估算当前节点到目标节点的距离，并将这个距离以及当前节点积累的代价综合起来，选择代价最小的节点进行搜索。这样可以在保证找到最短路径的同时，尽可能减少搜索的时间和空间复杂度。

在A*算法中，每个节点都有一个代价g(n)，表示从起点到该节点的实际代价。同时，还有一个启发式函数h(n)，表示从该节点到目标节点的估计代价。通过将g(n)和h(n)相加，得到一个节点的估价函数f(n) = g(n) + h(n)。在搜索过程中，我们选择f(n)最小的节点进行拓展。

A*算法的伪代码如下：

function A*(start, goal, heuristic)
    openSet := {start}
    cameFrom := an empty map
    gScore := map with default value of Infinity
    gScore[start] := 0
    fScore := map with default value of Infinity
    fScore[start] := heuristic(start, goal)
    
    while openSet is not empty
        current := the node in openSet having the lowest fScore value
        if current = goal
            return reconstruct_path(cameFrom, current)
        
        openSet.Remove(current)
        for each neighbor of current
            tentative_gScore := gScore[current] + dist_between(current, neighbor)
            if tentative_gScore < gScore[neighbor]
                cameFrom[neighbor] := current
                gScore[neighbor] := tentative_gScore
                fScore[neighbor] := gScore[neighbor] + heuristic(neighbor, goal)
                if neighbor not in openSet
                    openSet.Add(neighbor)
    
    return failure

其中，start和goal分别表示起点和终点，heuristic是启发式函数。gScore和fScore都是用来保存节点代价的映射表，openSet是一个用来保存待搜索节点的队列。在每次搜索中，我们从openSet中选择fScore最小的节点进行拓展，直到找到终点或openSet为空为止。如果找到了终点，我们可以使用cameFrom映射表来重构路径。