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上一篇中我们研究了A星算法的基本概念，本篇介绍A星算法的具体实现。@H_301_1@
首先函数从findpath函数开始，初始化的内容如下@H_301_1@
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首先是把当前位置和目标位置赋给我们这个类的成员变量，然后把我们的地图变量传入到成员变量map中，然后分别初始化open，close，path列表，其中path和close列表先为空，open列表中为了进行堆排序时方便（堆排序时从索引0开始时，索引乘二还是0，所以这样会造成不便）。然后把起点加入到open列表中，这里涉及到geth的估计函数，因为到起点的代价是0，从起点到终点的估计函数geth如下：@H_301_1@
我们选取的这个估计函数比较简单，就是分别算从本点到目标点的横纵索引值，并把它乘以10，我们把临近格之间的代价定为10，那么对角线的代价就是14（10*根号2）。继续回到findpath中，我们开始真正的搜索了@H_301_1@
我们遍历open列表中的元素，首先通过fromopentoclose（）函数把open列表中的第一个元素（第0个元素无效，前文已经说过了）删除并把他加入到close列表中。fromopentoclose函数如下@H_301_1@
首先从open中把第一个元素并把它加入到close函数中，然后在removefromopen函数中把open列表中的第一个函数换成open中的最后一个函数，底下进行一下堆排序，这里简单说一下堆排序，就是把整个的数组看成是一个树形结构，然后保证父节点比子节点的f值小即可，这样一来，第一个元素就是最好的@H_301_1@
