尝试编写用于路径优化的A*算法，c++语言

A*（A-star）算法是一种启发式搜索算法，常用于解决寻路问题，如游戏中的角色自动导航或实时路线规划。在C++中实现A*算法，你需要考虑以下几个步骤：

1. **数据结构**:
- 创建节点类，包含坐标、父节点引用、成本（g值）、开销（h值，启发函数估价）和总成本（f值 = g + h）等属性。
- 定义优先队列（如`std::priority_queue`），用于存储待处理的节点。

2. **启发函数**:
- 需要一个估算从当前节点到目标节点的最短距离的函数，比如曼哈顿距离或欧几里得距离加上已知的成本。

3. **算法主体**:
a. 初始化起点作为起始节点，设置终点的g值为无穷大。
b. 将起点加入优先队列，并标记其f值。
c. 当队列非空时，取出f值最小的节点n。
d. 如果n是终点，则回溯路径；否则，更新n的所有邻居节点的g值和f值，如果它们尚未访问过或通过n到达更优，则将它们加入队列。
e. 返回并终止当找到终点或队列为空（无可达路径）。

4. **代码示例**:

#include <queue>
#include <vector>

struct Node {
    int x, y;
    int g, h, f; // g: 实际代价, h: 启发代价, f: 总代价
    Node* parent;

    // 等其他必要的成员函数和构造函数...
};

Node* aStarSearch(Node* start, Node* end) {
    std::priority_queue<Node*, std::vector<Node*>, std::greater<Node*>> openList;
    openList.push(start);
    start->g = 0;
    start->h = heuristicFunction(start, end); // 填充启发函数

    while (!openList.empty()) {
        Node* current = openList.top();
        openList.pop();

        if (current == end)
            return constructPath(current);

        for (Node* neighbor : getNeighbors(current)) {
            int tentative_g = current->g + distance(current, neighbor);
            if (tentative_g < neighbor->g || !neighbor->parent) {
                neighbor->g = tentative_g;
                neighbor->h = heuristicFunction(neighbor, end);
                neighbor->f = neighbor->g + neighbor->h;
                neighbor->parent = current;

                openList.push(neighbor);
            }
        }
    }

    return nullptr; // 没有找到路径
}

// 其他辅助函数：heuristicFunction(), getNeighbors(), constructPath() 等