AStar路径规划算法
概要
AStar是一种路径规划算法，其思想包含Dijkstra算法和启发式算法。该算法也是通过起点开始，逐步记录能够搜索到的节点，并记录它们离起点的最短距离；同时还会估算搜索到的点离终点的距离。
公式
G -- 当前节点离起点的距离
H – 估算当前节点离终点的距离
F = G + H
两个队列
开启列表 – 当前寻址到的节点，包含GHF三个值，但其值可能会在随后的迭代搜寻中被更新。在每次寻址的过程中，会有新的节点存入开启列表（除非当前节点寻址到的所有节点都已经在开启列表中），也会有一个节点从开启列表移动到关闭列表中；
关闭列表 – 其节点来之开启列表中的节点。关闭列表表示其GHF三个值不会再发生变动了，或者说已经是最小值了；
H的计算方法
因为是估算，H的公式是需要考虑实际情况的，尽可能选取准确率更高的方法。这样能使得算法迭代的次数更少，性能更优。比如像北京这样的平原城市，道路规划工整，这样的地方选择使用曼哈顿的距离公式就比较合适。反之像重庆这样的山城，城市依山而建，选用欧式距离可能更为合适。
算法思想
选取开启列表中F值最小的节点，寻址通过它
能直接到达的所有其它节点。这部分节点分为三类：一是已经出现在关闭列表中，忽略；二是没有出现在开启列表中，我们就把它直接放入开启列表，同时记录其父节点为当前节点；三是已经出现在开启列表中，需要计算通过当前节点到达新节点的G值，如果该值更小，则更新（同时更改父节点指向当前节点），否则忽略。
当终点第一次出现在关闭列表中时，算法停止。通过父节点指针倒推，获取到最短路径。
小结
AStar算法是一种快速路径规划算法，只要H值计算的正确率较高，其性能是非常好的；反之其性能就会比较糟糕。
与Dijkstra算法一样，该算法也包含开启列表与关闭列表，并通过每一步迭代寻址改变两个列表中的值。这种方式保证了算法的严谨性，算出的路径一定是最短的路径。
与Dijkstra算法不同的是，它并非使用离起点最短的节点作为下一次迭代的起始节点，反而使用的是F值最小的节点。这时就体现出启发函数的作用了。如果在某些场景完全估算不出H值，AStar算法也是无法使用的。
参考文献
https://zhuanlan.zhihu.com/p/101938680
https://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp
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