本文详细介绍了A*（A-Star）算法的原理，它结合了广度优先和最佳优先搜索，通过启发函数评估从起点到目标的代价。文章提供了Python代码实现，包括节点类的定义和算法核心部分。在搜索过程中，算法使用优先队列存储待扩展节点，并通过比较代价选择最小代价节点扩展，直至找到目标路径或队列为空。
A*（A-Star）算法的实现及源代码
A*（A-Star）算法是一种常用的启发式搜索算法，用于解决路径规划问题。本文将详细介绍A*算法的原理，并给出Python代码实现。
A*算法是一种综合了广度优先搜索和最佳优先搜索思想的算法。它通过评估函数（通常为启发函数）来估计从起点到目标节点的代价，并选择具有最小代价的节点进行搜索。其基本思想是在搜索过程中维护一个优先队列，优先队列中的节点按照代价函数的值进行排序，每次选择代价最小的节点进行扩展，直到找到目标节点或者队列为空。
以下是A*算法的Python实现：
import heapq
class Node:
def __init__(self, state
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