如何用Java实现A*搜索算法的代码？

A*搜索算法是一种启发式搜索算法，常用于路径规划问题，特别是在游戏开发、机器人导航等领域。在Java中实现A*算法，通常需要以下步骤：

1. 定义节点类(Node)，包含状态、代价（g值）、预计代价（h值）以及指向父节点的引用。

public class Node {
    private Position position;
    private int gCost; // 实际成本
    private int hCost; // 启发函数估计的成本
    private Node parent;

    // 构造函数等...
}

2. 创建开放列表(openList)和关闭列表(closedList)来存储待处理和已处理的节点。

3. 函数`aStarSearch(start, end)`，其中`start`是起点，`end`是目标点。

List<Node> aStarSearch(Node start, Node goal) {
    openList = new PriorityQueue<>((n1, n2) -> n1.getFValue() - n2.getFValue());
    openList.add(start);
    
    while (!openList.isEmpty()) {
        Node current = openList.poll();
        
        if (current.equals(goal)) {
            return reconstructPath(current);
        }
        
        closedList.add(current);
        
        for (Edge edge : current.getConnections()) {
            Node neighbor = edge.getDestination();
            
            if (closedList.contains(neighbor)) continue; // 已经访问过
            
            neighbor.gCost = current.gCost + edge.getCost();
            neighbor.hCost = heuristicFunction(neighbor.position, goal.position);
            neighbor.parent = current;
            
            // 检查邻居是否应该在openList中移动到前面
            if (!openList.contains(neighbor) || neighbor.getFValue() < neighbor.getGValue() + neighbor.HValue) {
                openList.removeIf(n -> n == neighbor);
                openList.add(neighbor);
            }
        }
    }
    
    return null; // 如果找不到路径，返回null
}

// 哈希函数计算f值（总成本）
private int getFValue(Node node) {
    return node.gCost + node.hCost;
}

// 重构路径
private List<Node> reconstructPath(Node current) {
    List<Node> path = new ArrayList<>();
    while (current != null) {
        path.add(current);
        current = current.parent;
    }
    Collections.reverse(path);
    return path;
}