def calc_heuristic(n1, n2): # n1: ngoal，n2: open_set[o] h = math.hypot(n1.x - n2.x, n1.y - n2.y) return h

这段代码实现了A*算法中的启发式函数，用于估计从当前节点n2到目标节点ngoal的距离。具体来说，它计算了当前节点和目标节点之间的欧几里得距离（即直线距离），作为启发式估计值。这个估计值将被用于计算A*算法中的f(n)值，即从起始节点到当前节点n2的代价估计值加上从当前节点n2到目标节点ngoal的估计代价值h(n2, ngoal)。整个A*算法的目标是找到一条代价最小的路径从起始节点到目标节点。

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def calc_heuristic(n1, n2): # n1: ngoal，n2: open_set[o] h = math.hypot(n1.x - n2.x, n1.y - n2.y) if h > 18: h *= 3.001 return h

这是一个计算启发式函数（heuristic function）的函数。在 A* 算法中，启发式函数用于估计从当前节点到目标节点的距离，以便选择最优的路径。该函数接受两个参数，n1 和 n2，分别表示目标节点和当前节点。它使用欧几里得距离计算当前节点和目标节点之间的距离，并根据距离的大小来调整启发式函数的输出值。如果距离大于 18，函数会将距离乘以 3.001，以便更好地反映实际情况下的路径代价。最后，函数返回计算出来的启发式值 h。

c_id = min(open_set, key=lambda o: open_set[o].cost + self.calc_heuristic(ngoal, open_set[o])) current = open_set[c_id]

这段代码看起来是 A* 搜索算法的一部分。其中 `open_set` 是一个字典，存储着还未被搜索到的节点，节点的键是节点的 ID，值是节点本身。`c_id` 是从 `open_set` 中选取的代价最小的节点 ID，`current` 则是选取的代价最小的节点。

在 A* 算法中，每个节点都有两个代价：从起点到该节点的实际代价 `cost` 和从该节点到目标节点的估计代价（也称启发式代价） `self.calc_heuristic(ngoal, open_set[o])`。`calc_heuristic` 函数用于计算启发式代价。在选取代价最小的节点时，会优先考虑实际代价更小的节点，如果实际代价相同，则优先考虑启发式代价更小的节点。