對於初學者而言，a*尋路已經是個比較複雜的演算法了，為了便於理解，本文降低了a*演算法的難度，規定只能橫豎（四方向）尋路，而無法直接走對角線，使得整個演算法更好理解。
簡而言之，a*尋路就是計算從起點經過該點到達終點的路程，並使得總路程達到最小值，因此引入乙個公式：
f=g+h；
其中，f是從起點經過該點到達終點的總路程，g是起點到達該點的「已走路程」，h是該點到達終點的「預計路程」。
文字規定只能橫豎（四方向）尋路，那麼設定g=1，那麼如果計算h的值？
由於h是預計路程，則在計算h時將不考慮障礙點，直接計算h到終點的路程，通過行列差來計算得到。
a*演算法的核心就是按照這個公式逐步查詢，直到查詢到終點，演算法引入開啟列表和關閉列表，用於儲存被開啟和關閉的節點。
初期，地圖上的節點都是未開啟也未關閉的初始狀態，當檢測到乙個節點時，就要將其周圍節點存入開啟列表中，通過計算父節點到各子節點的f值來檢測，選取子節點中f值最小的節點放入關閉列表中，並將該節點的父節點改為目前的檢測點（即該節點成為之後節點的父節點），然後開始查詢下乙個節點，如此迴圈，直到查詢到終點。
本文為了降低演算法難度，因此限制了尋路條件為四方向，後期可以加入斜方向的查詢，即可以八方向尋路。
a*尋路演算法的具體實現，詳見**。
博文中的a*尋路演算法已開源在github上，希望與大家一起分享、改進！
開源位址
js實現A 尋路演算法
onload function cc.log this.searchroad map,0,0,4,4 傳入變數屬性，起始點座標和目標的座標。整個 執行後，列印出的是起始點到目標點最近路徑的座標 其中的map.arr是二維陣列 searchroad function map,start x,start...
js演算法之尋路
演算法流程說明 說明 起始節點記作s，目標節點記作e，對於任意節點p，從s到當前節點p的總移動消耗記作gp，節點p到目標e的曼哈頓距離記作hp，從節點p到相鄰節點n的移動消耗記作dpn，用於優先順序排序的值f n 記作fp 選擇起始節點s和目標節點e，將 s,0 節點，節點f n 值 放入openl...
迷宮尋路（A星尋路演算法）
題目 假設我們有乙個7 5大小的迷宮，如下圖所示，綠色格仔表示起點，紅色的格仔表示終點，中間的3個深灰色格仔表示障礙物。請找到一條從起點到終點最短的路徑。解題思路 需要引入兩個集合和乙個公式，如下 具體步驟 把起點放入openlist 檢查openlist中是否有值，如果沒有則無法到達終點，結束尋路...