搞了N个小时，终于杯具的把A*算法写出来了，这里只能弱弱的小结一下：
A*算法是一种启发式算法：
即每次迭代都进行启发式思考，判断F值：
我们维护两个表，我这只用简单的数组实现。
OPEN表和CLOSE表
OPEN表存储我们待搜索的节点
CLOSE表存储已经搜索好的节点，这些节点都是每次启发时F值最小的。
A为其点
B为终点
F = H + G
G = 从起点A，沿着产生的路径，移动到网格上指定方格的移动耗费。G = 距离(A) * 偏移量
H = 从网格上那个方格移动到终点B的预估移动耗费。这经常被称为启发式的，
可能会让你有点迷惑。这样叫的原因是因为它只是个猜测。
我们没办法事先知道路径的长度，因为路上可能存在各种障碍(墙，水，等等)。
虽然本文只提供了一种计算H的方法，但是你可以在网上找到很多其他的方法。
H = (列距离(B) + 行距离(B)) * 偏移量
我们选定上一次添加到CLOSE表的节点为当前节点。
然后依次判断当前节点的四个或八个方向的节点。如果这些节点是障碍，或者已经在CLOSE表中，
则不予考虑，否则将这些节点的父节点设为当前节点，这些节点如果也没有在OPEN表中，
则加入OPEN表，如果这些节点编号已经出现在OPEN表中，则判断他们的G值，G值小的留下，G值大的扔掉。
如果G值也相同，保留后出现的。
我们每次把OPEN表F值最小的节点删去加入到CLOSE表中。
但是如果存在两个节点的F值相同呢？随机选一个。
如此反复，直到我们将B点加入CLOSE表。
如何得到我们的路径呢？从B点依靠父节点向上遍历就行了。
注意一点。我们要保持OPEN表的有序就对了，显然我们这里是通过F值来维持OPEN表的次序。
而且每次添加新的节点到OPEN表时都要排序。当然这里是用降序，这样对于数组来说更好操作。
感谢，网上朋友提供的详细的资料。