用pathon编写一个使用 A* 搜索算法完成求解迷宫问题最优解的程序，程序要能显示搜索路线图和搜索时间

Python 中实现 A* (A Star) 算法来解决迷宫问题的步骤通常包括数据结构、启发式函数、开放列表管理和关闭列表等关键部分。下面是一个简单的 Python 示例，使用 `numpy` 库创建一个二维网格表示迷宫，并利用 `heapq` 来管理优先级队列：

import heapq
import numpy as np

# 假设maze是一个二值矩阵，0 表示墙壁，1 表示可以通行
def a_star_search(maze, start, end):
    heuristic = lambda pos: abs(pos[0] - end[0]) + abs(pos[1] - end[1])
    open_list = [(0, start)]
    closed_list = set()
    
    while open_list:
        # 获取当前最短路径的成本和位置
        current_cost, current_pos = heapq.heappop(open_list)
        
        if current_pos == end:
            return reconstruct_path(closed_list, current_pos)

        closed_list.add(current_pos)

        for neighbor in get_neighbors(maze, current_pos):
            tentative_g_score = current_cost + 1  # 相邻格子的成本
            if neighbor not in closed_list and is_passable(maze, neighbor):
                g_score = tentative_g_score
                f_score = g_score + heuristic(neighbor)

                # 更新邻居节点的f_score并加入优先级队列
                heapq.heappush(open_list, (f_score, neighbor))

    return None  # 如果没有找到路径，返回None

def get_neighbors(maze, pos):
    row, col = pos
    directions = ((row - 1, col), (row + 1, col), (row, col - 1), (row, col + 1))
    valid_neighbors = [n for n in directions if 0 <= n[0] < maze.shape[0] and 0 <= n[1] < maze.shape[1]]
    return valid_neighbors

def is_passable(maze, pos):
    return maze[pos]

def reconstruct_path(closed_list, end):
    path = []
    current = end
    while current != start:
        path.append(current)
        current = next((c for c in closed_list if c in get_neighbors(maze, current)), None)
    path.append(start)  # 添加起点到结果
    path.reverse()  # 因为我们是从终点开始添加的
    return path

# 使用示例
maze = np.array([[0, 1, 0, 1], [1, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 0]])
start = (0, 0)
end = (len(maze) - 1, len(maze[0]) - 1)
solution = a_star_search(maze, start, end)
if solution:
    print("Solution:")
    draw_maze_with_solution(maze, solution)
else:
    print("No solution found.")

def draw_maze_with_solution(maze, path):
    # 可以使用matplotlib或其他绘图库绘制路径
    pass  # 实现这部分取决于你的需求

这个例子展示了基本的 A* 算法思路，实际应用中可能需要根据迷宫的具体结构和性能需求进行优化。搜索时间会受到网格大小、启发式函数的好坏以及数据结构选择的影响。