參考：
在最短路徑演算法中
dijkstra演算法：每次貪心選擇當前更新的點中距離最近的進行更新。
貪心演算法：每次選擇離終點評估最近的點進行更新
a*演算法：綜合了dijkstra和貪心，相當於即考慮了起點到此點的距離，又評估了此點到終點的距離。
a*演算法通過下面這個函式來計算每個節點的優先順序。
其中：
a*演算法在運算過程中，每次從優先佇列中選取f(n)值最小（優先順序最高）的節點作為下乙個待遍歷的節點。
上面已經提到，啟發函式會影響a*演算法的行為。
由上面這些資訊我們可以知道，通過調節啟發函式我們可以控制演算法的速度和精確度。因為在一些情況，我們可能未必需要最短路徑，而是希望能夠盡快找到乙個路徑即可。這也是a*演算法比較靈活的地方。
對於網格形式的圖，有以下這些啟發函式可以使用：
如果圖形中只允許朝上下左右四個方向移動，則可以使用曼哈頓距離（manhattan distance）。
如果圖形中允許朝八個方向移動，則可以使用對角距離。
如果圖形中允許朝任何方向移動，則可以使用歐幾里得距離（euclidean distance）。
容易發現，對於網格圖，h(n)始終小於等於n到終點的代價，故在此a*演算法保證一定能夠找到最短路徑，且比dijkstra優（dijkstra在網格圖中等價於bfs演算法）
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