A*算法路径规划算法

A*（A-Star）算法是一种启发式搜索算法，广泛应用于图论中的路径寻找问题，特别是在实时的寻路和路径优化中，比如游戏AI、机器人导航等场景。它的核心目标是找到从起点到终点的最短路径或最优路径。

下面是A*算法的基本步骤：
1. **定义状态空间**：将问题空间表示为一个图，其中每个节点代表一个状态，边代表状态之间的转换。

2. **定义起点和终点**：指定起始节点（开始状态）和目标节点（结束状态）。

3. **计算启发函数**：启发函数F(n) = G(n) + H(n)，其中G(n)是从起点到节点n的实际代价（也称为g值），H(n)是从节点n到终点的估计代价（也称为h值，通常使用最短路径估计算法，如曼哈顿距离或欧几里得距离）。

4. **优先级队列**：使用优先级队列存储待探索的节点，每次从队列中取出F(n)值最小的节点进行扩展。

5. **扩展节点**：如果当前节点就是终点，则搜索结束；否则，从当前节点的邻接节点中选择一个，根据F(n)值更新其状态，并将其加入队列。

6. **更新父节点**：每次扩展节点时，都会记录下从起点到该节点的路径，以便回溯。

7. **重复步骤4-6**，直到找到终点或队列为空。