这段文档提供了一个关于A*算法的详细伪代码描述，包括了必要的输入参数与预期输出结果。非常适合于理解和实现路径搜索算法的研究人员和技术爱好者参考学习。
A*（A-star）算法是一种用于图形搜索的启发式搜索方法，旨在寻找从起始节点到目标节点的最佳路径。该算法通过结合实际代价g(n)与预计未来代价h(n, ngoal)来实现高效路径规划。
1. **评价函数**：此函数计算节点n的总代价f(n)，它是当前节点的实际路径成本g(n)和预估到达目标的成本h(n, ngoal)之和。其中，实际成本g(n)表示从起始点到该节点的距离；而预计成本h(n, ngoal)通常通过某种距离测量方法（如曼哈顿或欧几里得距离）预先计算得出。
2. **更新状态函数**：此功能处理节点之间的转换以优化路径。它首先确定两个节点n和邻居节点间的代价c(n,n)，这通常是两者之间的真实距离。
- 如果目标节点是一个障碍物或者已经在CLOSED集合中，那么忽略该点。
- 若目标节点已在OPEN集合内，则检查是否能通过更新来降低其总成本f(n)；如果可以，就更新父节点为n，并调整g(n)值。
- 对于不在OPEN集合中的新发现的邻居节点n，将其加入到OPEN集合中并设置新的父节点。
3. **主函数**：该部分初始化起始点的成本g(nstart)=0，并创建两个空集——用于存放待处理节点的OPEN和已处理过的CLOSED。将初始位置添加至OPEN列表后进入循环操作直到此队列为空。
- 在每次迭代中，选择当前OPEN集合内具有最小评估代价f(n)的节点n并将其转移给CLOSED集合。
- 如果选定的目标点等于终点ngoal，则表示找到了路径；否则继续考察其所有邻居，并对每个进行状态更新处理。
A*算法因其能够有效探索搜索空间且利用启发式信息引导方向，在多数情况下能发现最优解。然而，选择合适的预估函数对于提高效率和准确性至关重要，因为不合理的估计可能导致次优结果或增加计算难度。在实际应用中需根据具体问题挑选适当的启发策略。
5星
