核心公式：F=G+H
F - 方块的总移动代价
G - 开始点到当前方块的移动代价（拓展： G = 移动代价 * 代价因子）
H - 当前方块到结束点的预估移动代价(即为当前点到结束点的曼哈顿距离)
A星算法还需要用到两个列表：
开放列表 - 用于记录所有可考虑选择的格子
封闭列表 - 用于记录所有不再考虑的格子
提前将寻路区域分为若干网格，计入障碍物代表网格，在确定了寻路的开始点，结束点的情况下，假定每个方块都有一个F值，该值代表了在当前路线下选择走该方块的代价。
而A星寻路的思路很简单：从开始点，每走一步都选择代价最小的格子走，直到达到结束点。
A星算法伪码：
a、将开始点记录为当前点P
b、将当前点P放入封闭列表
c、搜寻点P所有邻近点，假如某邻近点既没有在开放列表或封闭列表里面，则计算出该邻近点的F值，并设父节点为P，然后将其放入开放列表
d、判断开放列表是否已经空了，如果没有说明在达到结束点前已经找完了所有可能的路径点，寻路失败，算法结束；否则继续。
e、从开放列表拿出一个F值最小的点，作为寻路路径的下一步。
f、判断该点是否为结束点，如果是，则寻路成功，算法结束；否则继续。
g、将该点设为当前点P，跳回步骤c。
原文：https://www.cnblogs.com/wangqijun/p/11700026.html