A*寻路算法（曼哈顿距离）

前一些天，在群有人问到A*算法的问题。

之前我已经有实现过，并将之放到github上（https://github.com/XJM2013/A_Star）。有兴趣的能够下载下来看看。

这里上传了一个相当好的A*算法演示程序，大家能够下载下来看看效果：http://download.youkuaiyun.com/detail/a374826954/8781185。

以下描写叙述是摘自清华大学出版社《人工智能》一书：

评价函数的形式例如以下：

f(n) = g(n) + h(n)

当中，n是被评价的结点。

g*(n)：表示从初始结点s到结点n的最短的耗散值。

h*(n)：表示从结点n到目标结点g的最短的耗散值；

f*(n)=g*(n)+h*(n)：表示从结点s经过结点n到目标结点g的最短路径的耗散值。

而f(n)、g(n)和h(n)则分别表示是对f*(n)、g*(n)和h*(n)3个函数值的预计值，的一种预測。

A算法就是利用这样的预測，来达到搜索的目的。

当在算法A的评价函数中，使用的启示函数h(n)是处于h*(n)的下界范围。即满足h(n)≤h*(n)时，则把这个算法称为算法A*。

须要说明的是。程序因为添加了一些调试信息。略微会比实际慢一些。