请优化matlabA*算法考虑以下几种优化策略： 使用优先队列： 实现 OpenList 作为优先队列，以 O(log N) 的复杂度快速获取最小代价节点。 哈希集合： 使用哈希集合存储 OpenList 和 CloseList，以 O(1) 的复杂度快速检查节点是否存在。

在MATLAB中优化A*搜索算法时，采用优先队列和哈希集合是两个关键策略，能够显著提高算法效率：

1. **使用优先队列 (Priority Queue)**:
- 将Open List（开放列表，包含待探索的节点及其当前估算的最短路径成本）设计为一个优先队列（比如`prQueue`），其中通常使用Floyd-Warshall启发式函数（即f(n) = g(n) + h(n)，g(n)代表从起点到n的实际代价，h(n)代表从n到目标点的预估代价）。这样每次从队首取出的节点总是当前估计成本最低的，从而减少了遍历次数，时间复杂度降为O(log N)。

   % 创建优先队列并初始化
   prQueue = priority_queue();
   
   % 遍历过程中，始终从队首取出cost最小的节点
   while ~isempty(prQueue)
       currentNode = fetchMinCostNode(prQueue);
       % 检查节点等操作...
   end

2. **哈希集合 (Hash Set)**:
- 使用哈希集合（比如`hashSet`）存储Open List和Close List（已探索节点集）。这允许你在常数时间内（O(1)）查询某个节点是否已经存在，避免了线性查找的时间开销。

   openHashSet = hashset(); % 初始化哈希集合
   closedHashSet = hashset(); % 初始化另一个哈希集合
   
   % 在每次插入节点到Open List时
   if ~isMember(openHashSet, currentNode)
       insertIntoOpenHashSet(currentNode, prQueue);
   end
   
   % 在检查节点状态时
   if isMember(closedHashSet, currentNode)
       % 节点已被访问过
   else
       % 更新状态...
       addToList(hashSet, currentNode); % 添加到对应集合
   end

通过这两种优化策略，A*算法在搜索过程中的性能得到了提升，尤其是在大规模搜索空间或复杂环境中的应用更为明显。