A* (ASTAR) 算法
简介
...
步骤
1. 将开始节点放入开放列表(开始节点的F和G值都视为0);
2.重复一下步骤，直到结束条件满足
i. 在开放列表中查找具有最小F值的节点,并把查找到的节点作为当前节点;
ii.把当前节点从开放列表删除, 加入到封闭列表;
iii.对当前节点相邻的每一个节点依次执行以下步骤:
1. 如果该相邻节点不可通行或者该相邻节点已经在封闭列表中,则什么操作也不执行,继续检验下一个节点;
2. 如果该相邻节点不在开放列表中,则将该节点添加到开放列表中, 并将该相邻节点的父节点设为当前节点,同时保存该相邻节点的G和F值;
3. 如果该相邻节点在开放列表中, 判断若经由当前节点到达该相邻节点的G值是否小于原来保存的G值,
若小于,则将该相邻节点的父节点设为当前节点,并重新设置该相邻节点的G和F值.
iv. 循环结束条件:
当终点节点被加入到开放列表作为待检验节点时, 表示路径被找到,此时应终止循环;
或者当开放列表为空,表明已无可以添加的新节点,而已检验的节点中没有终点节点则意味着路径无法被找到,此时也结束循环;
3. 从终点节点开始沿父节点遍历, 并保存整个遍历到的节点坐标,遍历所得的节点就是最后得到的路径;
关键值计算
F = G+H
G＝从起点A到一个给定点的距离。
H＝从给定点到终点的估计值。这种方式常叫做试探，有几种计算方法：(使用其中一个即可）
//曼哈顿估价法 private function manhattan(node:Node):Number { return Math.abs(node.x - _endNode.x) * _straightCost + Math.abs(node.y + _endNode.y) * _straightCost; } //几何估价法 private function euclidian(node:Node):Number { var dx:Number=node.x - _endNode.x; var dy:Number=node.y - _endNode.y; return Math.sqrt(dx * dx + dy * dy) * _straightCost; } //对角线估价法 private function diagonal(node:Node):Number { var dx:Number=Math.abs(node.x - _endNode.x); var dy:Number=Math.abs(node.y - _endNode.y); var diag:Number=Math.min(dx, dy); var straight:Number=dx + dy; return _diagCost * diag + _straightCost * (straight - 2 * diag); }
原文：https://www.cnblogs.com/mitang/p/13741671.html