资料：https://www.cnblogs.com/guxuanqing/p/9610780.html
一、基础原理
1、从起点开始，向周围八个方向扩展。测试新扩展的点的路径代价，路径代价由已走的路径和距离终点的期望加和而成。这个路径代价是选择路径的标准。
2、有两个表open、close。
close：生成并且考察过的点，存在两种点。一种是当前选择的路径，是最终想要的结果。另一种是考察但没有用到的点，是考察过但是比最终路径代价大的路线，可能父指针可以指回起点，也可能无法指回起点（曾经进入死胡同的路线）。
open：生成但是没有考察的点
·若形象的想的话，open中的点，close中的最终路线，close中的没用的路线用不同的图形画出。open在最外侧一层，close在中间，有一条线根据父指针逐层引出。
3、具体步骤
（1）最开始的时候只有起点在open中.
（2）从open中找到最小的点n。
（3）n向八个方向扩展，就获得了八个新点x1~x8，接下来判断八个点的存入的地方。
（4）如果x存在于close中，则比较close中和当前点的代价大小。若新的点小，则用新的点代替旧的。若旧的点小，则放弃新的点。
如果x存在于open中，则比较close中和当前点的代价大小。若新的点小，则用新的点代替旧的。若旧的点小，则放弃新的点。
如果都不存在，就放入open。
根据这个方法，进行八个点的判定。
（5）将n放入close。
（6）返回（2），直到open中没有点或者到达目的地。
·close和open中都是没有重复的点的。整套算法，就是生成新的点，然后每一步做局部最优解，有错的情况下纠正，积累以后获得整体的最优解。
·局部最优解+多次尝试然后纠错=全局最优解
二、代码具体细节
·上面那个原理看起来很简单，但是实施起来尤其是需要关注效率的时候就有些困难了
1、每一个点包含的信息
·用一个结构体进行封装
（1）自身坐标
（2）父指针，实际上就是当前点存储着自己是由哪一个点扩展而来的。这个方法可以减轻很多代码负担，要改变路径的时候，只要在关键位置将代价更小的点放入close，将之前路径在这一个关键点后面的close中的点放回open就可以了。
（3）代价，代价由当前路径的代价和期望组成。路径期望的算法是路径规划效果好坏的关键。每一个点都存储着独一无二的当前路径的代价，这个代价是从父指针指着的点、父指针的父指针点、父指针的父指针的父指针点······一层层累加而得的。当前路径代价和父指针共同组成了，到达目前这个点的第一无二的路径信息和代价。
2、数据类型的选用
close、open都是长度不定的数据类型，我这里的想法是用一个结构体封装
要使用vector
未完待续······
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