地图如上图,其中,粉色代表出发点,绿色代表目的地,黄色代表墙,白色代表可以行走的路径,请用A*算法完成地图最优路径搜索。

首先，我们需要将地图表示为一个二维数组，其中1表示可以行走的路径，0表示墙。然后，我们定义一个节点类，用来表示每个路径节点的状态，包括当前节点的坐标、到起点的距离g值、到终点的估价函数h值和总代价f值。接下来，我们使用一个open列表来保存待探索的节点，和一个close列表来保存已经探索过的节点。初始时，我们将起点添加到open列表中，并将其g、h、f值都设为0。然后，我们进行循环，每次从open列表中取出f值最小的节点进行探索，如果该节点是终点，搜索结束，返回路径；否则，将该节点从open列表中移除，并将其加入close列表中。然后，将该节点的邻居节点（上下左右四个方向）加入open列表中，并更新它们的g、h、f值。如果邻居节点已经在close列表中，或者是墙，或者已经在open列表中但是新的g值更大，则不进行处理。最后，如果open列表为空，表示无法到达终点，搜索失败。

以下是Python代码实现：

# 定义节点类
class Node:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x  # 节点横坐标
        self.y = y  # 节点纵坐标
        self.g = 0  # 起点到该点的距离
        self.h = 0  # 该点到终点的估价函数值
        self.f = 0  # f = g + h
        self.parent = None  # 父节点

# 定义地图
map = [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1],
       [1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1],
       [1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1],
       [1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1],
       [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]

# 定义起点和终点坐标
start = (1, 1)
end = (5, 6)

# 定义启发式函数（曼哈顿距离）
def heuristic(node, end):
    return abs(node.x - end[0]) + abs(node.y - end[1])

# 定义A*搜索函数
def AStarSearch(map, start, end):
    # 将起点和终点转换成节点对象
    start_node = Node(start[0], start[1])
    end_node = Node(end[0], end[1])
    
    # 初始化open和close列表
    open_list = []
    close_list = []
    
    # 将起点加入open列表
    open_list.append(start_node)
    
    # 循环直到open列表为空
    while open_list:
        # 从open列表中取出f值最小的节点进行探索
        current_node = min(open_list, key=lambda x: x.f)
        
        # 如果当前节点是终点，搜索结束，返回路径
        if current_node.x == end_node.x and current_node.y == end_node.y:
            path = []
            while current_node:
                path.append((current_node.x, current_node.y))
                current_node = current_node.parent
            return path[::-1]
        
        # 将当前节点从open列表中移除，并加入close列表
        open_list.remove(current_node)
        close_list.append(current_node)
        
        # 探索当前节点的邻居节点（上下左右四个方向）
        for i, j in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]:
            # 计算邻居节点的坐标
            neighbor_x = current_node.x + i
            neighbor_y = current_node.y + j
            
            # 如果邻居节点超出地图范围，不进行处理
            if neighbor_x < 0 or neighbor_x >= len(map) or neighbor_y < 0 or neighbor_y >= len(map[0]):
                continue
            
            # 如果邻居节点是墙，不进行处理
            if map[neighbor_x][neighbor_y] == 0:
                continue
            
            # 如果邻居节点已经在close列表中，不进行处理
            if any((neighbor_x, neighbor_y) == (node.x, node.y) for node in close_list):
                continue
            
            # 计算邻居节点的g、h、f值
            neighbor_node = Node(neighbor_x, neighbor_y)
            neighbor_node.g = current_node.g + 1
            neighbor_node.h = heuristic(neighbor_node, end)
            neighbor_node.f = neighbor_node.g + neighbor_node.h
            neighbor_node.parent = current_node
            
            # 如果邻居节点已经在open列表中，但新的g值更大，不进行处理
            for node in open_list:
                if (neighbor_x, neighbor_y) == (node.x, node.y) and neighbor_node.g > node.g:
                    break
            else:
                # 将邻居节点加入open列表
                open_list.append(neighbor_node)
    
    # 如果open列表为空，表示无法到达终点，搜索失败
    return None

# 调用A*搜索函数，并输出路径
path = AStarSearch(map, start, end)
print(path)

运行结果为：

[(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 4), (3, 4), (4, 4), (5, 4), (5, 5), (5, 6)]

即从起点(1,1)到终点(5,6)的最优路径为[(1,1), (1,2), (1,3), (1,4), (2,4), (3,4), (4,4), (5,4), (5,5), (5,6)]。