JS实现A*寻路算法详解：实例与步骤解析

本文是一篇详细介绍在JavaScript中实现A*寻路算法的教程，作者在完成百度前端技术学院的相关任务时，参考了Create Chen的博客，对该算法有了深入的理解。A*算法是一种启发式搜索算法，常用于游戏开发、路径规划等领域，其核心目标是在有限的时间内找到从起点到终点的最短路径。 文章首先介绍了问题背景，提到作者因为专注于JavaScript编程，所以原博客提供的C++或非JavaScript语言的源码对他来说无法直接使用，因此决定自己动手编写一份适合JavaScript的学习资料。作者使用了一个简单的二维数组来模拟地图，将地图划分为小方块，绿色方块代表起点（A），蓝色方块代表障碍物，红色方块代表终点（B）。 寻路过程分为以下几个步骤： 1. 将起点A添加到“开启列表”，这个列表存储了待检查的方格。 2. 遍历起点周围的可到达方格，将它们加入“开启列表”，并设置其父节点为A。 3. 从“开启列表”中移除A，并将其放入“关闭列表”，不再重复检查。 4. 在“开启列表”中根据F值（G值和H值之和）选择下一个最“靠谱”的方格。G值是实际移动成本，H值是估计从当前方格到终点的启发式距离。 5. 对选定的方格进行操作：从“开启列表”移除，添加到“关闭列表”，然后检查其相邻且可到达（避开障碍和已关闭区域）的方格。 在这个过程中，作者详细解释了如何计算G值（基于网格间的移动代价）和H值（通常使用曼哈顿距离或欧几里得距离等启发式函数）。例如，他们设定横向移动耗费10，斜向移动耗费14，通过方块上的数字标记展示了具体的计算方式。 通过这个实例，读者可以了解到如何在JavaScript中利用A*算法构建路径规划，这对于理解和应用此类算法在实际项目中至关重要。文章不仅提供理论解析，还配以清晰的示例和代码，对于JavaScript开发者来说，是一份非常实用的学习资源。