在a*演算法裡面，有兩個概念，乙個是已經走過的步數g，乙個是走到目標需要的步數h。
例如我從起點s出發，s的g就是0了。往右走一格到t，那t的g就是0+1=1。再走一步，就是1+1=2。反正從g=g的點出發，走一格後的g就是g+1。
h也很好算。例如目標是(m,n)，當然格是(u,v)，那麼h=abs(u-m)+abs(v-n)
算出g和h之後，我們要算乙個f，簡單的話，f=g+h。實際有些地方會偏重g或h，可以加個權值，這個需要根據實際情況判斷。我們這裡直接令f=g+h。
根據這樣的定義，我們可以看到，如果f越小，則說明走過的步數較少，而且離目標較近，是乙個比較好的點。
a*尋路演算法就是基於上面的理論，其過程如下：
（1）把起點s放到乙個open_list裡面。
（2）對open_list進行排序，找出f最小的格仔。
（3）取出f最小的格仔，放到close_list裡面。
（4）找到當前格仔相鄰的格仔，計算它的f。
1）如果這個格仔在close_list裡面，不用管，跳過。
2）如果這個格仔在open_list裡面，而且f比open_list裡的值小，更新open_list裡的值。
3）如果這個格仔不在open_list裡面，直接加入到open_list。
（5）重複第2步。
實現的**如下：
/// /// 計算路徑
///
public void calcpath()
if (close_dict.containskey(nextto[i]))
int index = -1;
for (int j = open_list.count - 1; j >= 0; j--)
}if (index == -1)
}else}}
if (finish)
}}/// /// 是否合法節點
///
private bool isvalid(posnode pn)
if (maze[pn.row, pn.col] == 1)
return true;
}/// /// 列印路徑
///
public listprintpath()
return list;
}
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