给一个可实现选择性搜索算法的python代码，并给出所需材料

以下是一个简单的A*算法的Python实现，需要提供起点、终点、启发式函数和边界函数：

import heapq

def AStarSearch(start, goal, h_func, boundary_func):
    open_list = []
    closed_list = set()
    heapq.heappush(open_list, (0, start))
    while open_list:
        f, node = heapq.heappop(open_list)
        if node == goal:
            return node
        closed_list.add(node)
        for successor in node.successors():
            if successor in closed_list:
                continue
            g_new = node.g + node.cost(successor)
            if boundary_func(successor) and (successor not in open_list or g_new < successor.g):
                successor.g = g_new
                successor.h = h_func(successor, goal)
                successor.f = successor.g + successor.h
                successor.parent = node
                if successor not in open_list:
                    heapq.heappush(open_list, (successor.f, successor))
    return None

其中，`start`和`goal`为起点和终点，`h_func`为启发式函数，用于计算当前节点到目标节点的估计代价；`boundary_func`为边界函数，用于检查当前节点是否在搜索空间内。此外，节点类需要实现以下方法：

- `successors()`: 返回当前节点的所有后继节点；
- `cost(successor)`: 返回从当前节点到指定后继节点的代价；
- `g`, `h`, `f`: 分别表示从起点到当前节点的实际代价、当前节点到目标节点的估计代价、总代价；
- `parent`: 指向当前节点在搜索树上的父节点。

实现选择性搜索算法的关键在于启发式函数的设计，它需要能够准确地估计每个节点到达目标节点的代价。通常可以根据问题的特点设计启发式函数，例如，在迷宫问题中，可以使用曼哈顿距离或欧几里得距离作为启发式函数；在八数码问题中，可以使用错误放置的棋子数作为启发式函数。此外，边界函数也需要根据问题的特点进行设计，以提高搜索效率。