使用a*演算法必須知道的：
1.f=g+h(尋路演算法主要是一步一步在openlist中找到最小的f)
h:當前節點行、列於目的地行列差之和 * 10
g:在父節點左右上下位置的g=10，在斜上、斜下、斜左、斜右的g=14
2.openlist:用來判斷某點到目的地點第一步可能走的選項列表；（存放某點上下左右，斜上斜下斜左斜右點 ，注意：如果可選項為障礙、怪物、比自己大的其他玩家，則不能加入openlist中）每個點都有乙個openlist
closelist:用來存放可走的最優路徑
parent:父節點
3.a*尋路思想
（1）起點插入openlist中
（2）在openlist中查詢f最小的node節點
（3）從openlist中移除f最小的node,並把它加入到closelist(即，找到該點下步要走的點)
（4）node是否是終點
（5）查詢node周圍點：目的為了找node的openlist，找到可走的點加入到openlist中（從步驟2繼續尋找）
4.核心**實現：
def searchnear(minf, offsetrow, offsetcol, endpoint):
# 處理資料+21後再對移動位置取餘 重新計算offsetcol、offsetcol
rowtemp = (minf.row + offserrow + 21)%21
coltemp = (minf.col + offsetcol + 21)%21
if list_two[rowtemp][coltemp] is ghost: # ghost不能加入
return
if list_two[rowtemp][coltemp] is obstacle1: # 障礙不能加入
return
if list_two[rowtemp][coltemp] is obstacle2: # 障礙不能加入
return
if list_two[rowtemp][coltemp] is obstacle3 # 障礙不能加入
return
if list_two[rowtemp][coltemp] > list_two[mypoint.row][mypoint.col] # 大於自己的玩家
return
# 如果在關閉表中，就忽略
currentpoint = point(minf.point.row + offsetrow, minf.point.col + offsetcol)
if checkincloselist(currentpoint):
return
# 設定單位花費
if offsetrow == 0 or offsetcol == 0:
step = 10
else:
step = 14
# 如果不再openlist中，就把它加入openlist
currentnode = checkinopenlist(currentpoint)
if not currentnode:
currentnode = node(currentpoint, endpoint, g=minf.g + step)
currentnode.parent = minf
return
# 如果在openlist中，判斷minf到當前點的g是否更小
if minf.g + step < currentnode.g: # 如果更小，就重新計算g值，並且改變father
currentnode.g = minf.g + step
currentnode.parent = minf
openlist.clear() # del openlist[:]
openlist.clear()
# 1.將mypoint加入openlist
# 2.迴圈查詢路線
while true:
#3.查詢openlist中f值最小的node
minnode = findminnode()
#4.將該node新增到closelist中並從openlist中移除
openlist.remove(minnode)
#5.判斷該node是不是目的位址，是的話尋路成功，否則繼續查詢最小f
if minnode is endpoint:
#todo 存起來這條路線 並帶有路線的長度和目標值大小
return closelist[0], len(closelist), list_two[endpoint.row][endpoint.col]
#6.查詢該node上下左右的node，並把有效的node加入openlist中，用來繼續查詢最小f值
searchnear(minnode, 1, 0, endpoint) # 右
searchnear(minnode, -1, 0, endpoint) # 左
searchnear(minnode, 0, 1, endpoint) # 下
searchnear(minnode, 0, -1, endpoint) # 上
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網上有關a 演算法的文章已經非常豐富了，各種語言各種思路都有，本來我實在不想再寫一篇，但因為最近工作動盪因此專門抽空又看了一下，然後就想寫個文章防止以後印象模糊，好歹看自己寫的東西可以很快回憶起來。如果是初次接觸a 演算法的朋友可以先看看這篇參考文章，我這邊只是做乙個總結，然後先貼上我之前的筆記吧 ...
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