Astar主要用于求取网格形的地图中，两个点之间的最短距离，地图中会有各种形状的障碍物干扰。
在求两个点的最短路径时，从起始点向终点进行探索时，选择的点的权重为该点到起始点的距离加上该点到终点的距离（为了避免为求得到某一点的最近距离而在障碍物旁边停留太多，如图一）

图一

从起始点开始，每次都在该点旁边找一个权重最小的点，作为选中的点，再在选中的点旁边再找一个权重最小的，进行选中。

具体的步骤如下：

1.首先把起始位置点加入到一个称为“open List”的列表，在寻路的过程中，目前，我们可以认为open List这个列表会存放许多待测试的点，这些点是通往目标点的关键，以后会逐渐往里面添加更多的测试点，同时，为了效率考虑，通常这个列表是个已经排序的列表。
　　2.如果open List列表不为空，则重复以下工作：
　　（1）找出open List中通往目标点代价最小的点作为当前点；
　　（2）把当前点放入一个称为close List的列表；
　　（3）对当前点周围的4个点每个进行处理（这里是限制了斜向的移动），如果该点是可以通过并且该点不在close List列表中，则处理如下；
　　（4）如果该点正好是目标点，则把当前点作为该点的父节点，并退出循环，设置已经找到路径标记；
　　（5）如果该点也不在open List中，则计算该节点到目标节点的代价，把当前点作为该点的父节点，并把该节点添加到open List中；
　　（6）如果该点已经在open List中了，则比较该点和当前点通往目标点的代价，如果当前点的代价更小，则把当前点作为该点的父节点，同时，重新计算该点通往目标点的代价，并把open List重新排序；
　　3.完成以上循环后，如果已经找到路径，则从目标点开始，依次查找每个节点的父节点，直到找到开始点，这样就形成了一条路径。

另：两点之间的距离为距离采用曼哈顿距离，它计算从当前格子到目的格子之间水平和垂直的方格的数量总和，例如在平面上，坐标（x1,y1）的点和坐标（x2,y2）的点的曼哈顿距离为：
|x1-x2|+|y1-y2|