解决痛点:

我们采取每个顶获得目标顶点的距离进行排序。一个采取离肇端顶点的距朗攀来排序，一个采取离目标顶点距离排序（离目标的远近排序）

大年夜上图中我们可以明显看到右边的算法（贪婪最佳优先搜刮）寻找速度要快于左侧，固然它的路径不是最优和最短的，但障碍物起码的时刻，他的速度却足够的快。这就是贪婪算法的优势，基于目标去搜刮，而不是完全搜刮。

我们看下算法(js)：

谜底是可以的，A*算法恰是这么做了，它汲取了Dijkstra 算法中的cost_so_far，为每个边长设置权值，一向的计算每个顶获得肇端顶点的距离，以获得最短路线，同时也汲取贪婪最佳优先搜刮算法中赓续向目标进步优势，并持续计算每个顶获得目标顶点的距离，以引导搜刮队列赓续想目标切近亲近，大年夜而搜刮更少的顶点，保持寻路的高效。

frontier = new PriorityQueue();frontier.put(start, 0)came_from = new Array();came_from[start] = 0;while(frontier.length>0){    current = frontier.get()   if current == goal:      break       for(next in graph.neighbors(current)){           var notInVisited = visited.indexOf(next)==-1;           //没有拜访过        if(notInVisited ) {            //离目标的距离 ，距离越近优先级越高             priority = heuristic(goal, next);             frontier.put(next, priority);             came_from[next] = current;          }       }}function heuristic(a, b){    //离目标的距离   return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y)}