寻路问题常见于各类游戏中角色寻路、三维虚拟场景中运动目标的路径规划、机器人寻路等多个应用领域。迷宫寻路问题是在以方格表示的地图场景中，对于给定的起点、终点和障碍物（墙），如何找到一条从起点开始避开障碍物到达终点的最短路径。 假设在一个 nxm 的迷宫里，入口坐标和出口坐标分别为（1,1）和（5,5)，每一个坐标点有两种可能：0或1，其中0表示该位置允许通过，1表示该位置不允许通过。使用matlab编程语言，以寻路问题为例实现 A "算法的求解程序

以下是使用MATLAB编写的A*算法的迷宫寻路问题求解程序：

function path = AStar(maze)
    % 获取迷宫的大小
    [n, m] = size(maze);
    
    % 定义起点和终点坐标
    start = [1, 1];
    goal = [n, m];
    
    % 定义起点的启发式和代价函数值（起点到起点的代价为0）
    startCost = 0;
    startHeuristic = heuristic(start, goal);
    
    % 创建一个优先队列，用于存储待扩展的节点
    openList = PriorityQueue();
    openList.insert(start, startCost + startHeuristic);
    
    % 创建一个字典，用于存储已经访问过的节点及其对应的代价函数值
    costSoFar = containers.Map();
    costSoFar(start) = startCost;
    
    % 创建一个字典，用于存储每个节点的父节点
    cameFrom = containers.Map();
    cameFrom(start) = [];
    
    while ~openList.isEmpty()
        % 从优先队列中取出代价函数值最小的节点
        current = openList.pop();
        
        % 如果当前节点是终点，则找到了路径，退出循环
        if isequal(current, goal)
            break;
        end
        
        % 获取当前节点的邻居节点
        neighbors = getNeighbors(current, maze);
        
        % 遍历邻居节点
        for i = 1:size(neighbors, 1)
            neighbor = neighbors(i, :);
            
            % 计算邻居节点的代价函数值
            newCost = costSoFar(current) + 1;
            
            % 如果邻居节点未被访问过或者新的代价函数值更小，则更新其代价函数值
            if ~costSoFar.isKey(neighbor) || newCost < costSoFar(neighbor)
                costSoFar(neighbor) = newCost;
                priority = newCost + heuristic(neighbor, goal);
                openList.insert(neighbor, priority);
                cameFrom(neighbor) = current;
            end
        end
    end
    
    % 从终点回溯到起点，构造路径
    path = [];
    current = goal;
    
    while ~isempty(current)
        path = [current; path];
        current = cameFrom(current);
    end
end

function h = heuristic(point1, point2)
    % 使用曼哈顿距离作为启发式函数
    h = abs(point1(1) - point2(1)) + abs(point1(2) - point2(2));
end

function neighbors = getNeighbors(point, maze)
    % 获取当前节点的邻居节点，排除超出迷宫范围和障碍物的节点
    neighbors = [];
    
    % 上方邻居
    if point(1) > 1 && maze(point(1) - 1, point(2)) == 0
        neighbors = [neighbors; point(1) - 1, point(2)];
    end
    
    % 下方邻居
    if point(1) < size(maze, 1) && maze(point(1) + 1, point(2)) == 0
        neighbors = [neighbors; point(1) + 1, point(2)];
    end
    
    % 左方邻居
    if point(2) > 1 && maze(point(1), point(2) - 1) == 0
        neighbors = [neighbors; point(1), point(2) - 1];
    end
    
    % 右方邻居
    if point(2) < size(maze, 2) && maze(point(1), point(2) + 1) == 0
        neighbors = [neighbors; point(1), point(2) + 1];
    end
end

% 定义优先队列类
classdef PriorityQueue < handle
    properties (Access = private)
        elements
    end
    
    methods
        function obj = PriorityQueue()
            obj.elements = [];
        end
        
        function insert(obj, element, priority)
            obj.elements = [obj.elements; struct('element', element, 'priority', priority)];
            obj.sort();
        end
        
        function element = pop(obj)
            element = obj.elements(1).element;
            obj.elements(1) = [];
        end
        
        function empty = isEmpty(obj)
            empty = isempty(obj.elements);
        end
        
        function sort(obj)
            [~, order] = sort([obj.elements.priority]);
            obj.elements = obj.elements(order);
        end
    end
end

请注意，上述代码实现了A*算法的迷宫寻路问题求解程序，并使用曼哈顿距离作为启发式函数。您可以根据需要自定义迷宫地图，其中0表示可以通过的位置，1表示不可通过的位置。使用起点和终点的坐标调用`AStar`函数即可得到最短路径。