A*搜索算法

参考：
A星算法详解(个人认为最详细,最通俗易懂的一个版本)
最短路径A*算法原理及java代码实现（看不懂是我的失败）

算法简介

A*搜索算法结合了基于广度搜索的Dijkstra算法和贪心思想的BFS最佳优先搜索的优点设计的最短路径算法，他可以用于含有障碍物的图算法之中。其思想是首先将节点的邻近节点加入带处理队列之中，但是并不是依次处理，而是通过一个评估函数，依据该函数有优先级地对待处理队列中的节点进行处理。这样就能较为快速的找到终点。

算法思想

首先要将节点分类，分为可通行节点，不可通行节点，起始节点和终点。然后节点应该还含有的参数是父节点的指针。
从起点开始，首先搜寻与起点相邻的节点，将其加入待检查队列openlist中。然后进入循环，从openList中取出一个点，取出原则后面介绍，将该节点加入closeList中。由于当前只有起点，因此取出的就是起点。然后将与起点相连的点（不加入路障点和在closeList中的点）加入openList中，并且在加入过程中，要计算每个点的评估函数值F，该值是作为前面提到的从openList中取点原则的依据（取F最小的点）。F=G+H，其中G为从起始节点到该点所要花费的总的代价，H为该点到终点的预测代价。在加入点到openList的过程中，如果该点的父节点为空，则还要将加入点的父节点指定为当前节点；若父节点不为空（说明带加入点已经在openList之中了，此时要做到就是是否更新带加入点的状态），则要比较从当前节点到带加入点的G值还是带加入点的已有G值大，若前者大，则将更新G值和带加入点的父节点，否则不改变带加入点的状态。循环以上操作直至终点加入到openList之中。最后，根据终点的父节点指针，依次找到起始节点。

算法伪代码

main(){
    openList.add(startNode)
    while(!openList.isEmpty()){
        node = openList.getMinFNode();      //opt1
        closeList.add(node);
        if(node==endNode){
            isFind = true;
            break;
         }
       addAdjacentNode(node);                 //opt2
    }
    getTrace();
}

addAdjacentNode(curNode){
    nodeList = getAdjacentNode(curNode);        //opt3
    for(node belong nodeList){
        calculate of update F of node;                     //opt4
        openList.add(node);                                     //opt5
    }
}

优化

opt1

getMinFNode方法可以将openList采用优先队列的方式达到快速得到最小F的点。但是优先队列存在一个问题，就是无法快速的在opt5处更新已经在openList中的节点，因此要配合HashSet使用，所有该数据结构最好自己实现。

opt2

将邻居节点插入openList中时要做一系列工作，比如寻找得到临近节点列表，计算每个临近节点的f值（包含计算H和计算/更新G），将节点加入openList。

opt3

在下面具体实现的代码中，我们采取的节点为方块形式，因此可以采用上下左右斜对角的8个方向进行查找，保证不会遗漏。但是如果对于树形结构的图，也可以采用遍历该节点的邻接链表方式，得到一系列相邻节点。

opt4

F值的计算主要是计算G（G值的计算主要是根据Dijkstra算法思想），如果该节点不在openList中，则直接计算G值并更新父节点；如果该节点在openList中，那么之前肯定计算过G值，此时就是要计算从上一节点lastNode到该节点的G值，并与原先的G值比较，如果新的G值小，则要跟新G值和将该点的父节点重新定向到lastNode上。在我们下面的实例中，G值默认为水平垂直花费为10，斜对角为14。但如果采用的是树形图，则要根据节点之间的权重进行计算（Dijkstra算法）。
H值的计算采用了最佳优先搜索的方法，在下面的实例中，我们采用的是忽略路障的曼哈顿距离来估计，当然也可以依据情况采用欧式距离，非欧距离等方式计算。对于树形图的H计算我暂时也不清楚，这也是我不打算将A星搜索算法用于树形图的原因（节点之间的连接数不确定）。

opt5

如opt1中所述，要想用优先队列，就要解决如何在加入时保证加入点不重复，且能及时更新最小F的问题。这也是我没采用优先队列而使用了HashSet的原因（虽然在opt1中要遍历获得最小值f比较慢）

算法实现

Node.java

public class Node {
   
   
    int f;