A*启发式搜索

这里提出一个通用的图搜索算法，它允许各种
用户—偏爱启发式的或盲目的，进行定制。我把这个算法叫做图搜索（GRAPHSEARCH）。

GRAPHSEACH：
1) 生成一个仅包含开始节点n0的搜索树Tr。把n0放在一个称为OPEN的有序列表中。
2) 生成一个初始值为空的列表CLOSED。
3) 如果OPEN为空，则失败并退出。
4) 选出OPEN中的第一个节点，并将它从OPEN中移出，放入CLOSED中。称该节点为
n。
5) 如果n是目标节点，顺着Tr中的弧从n回溯到n0找到一条路径，获得解决方案，则
成功退
出（弧在第6步产生）。
6) 扩展节点n，生成n的后继节点集M。通过在Tr中建立从n到M中每个成员的弧生成
n的后继。
7) 按照任意的模式或启发式方式对列表OPEN重新排序。
8) 返回步骤3 。
这个算法可用来执行最优搜索、广度优先搜索或深度优先搜索。
在广度优先搜索中，新节点只要放在OPEN的尾部即可（先进先出， FIFO），节点不用
重排。
在深度优先搜索中，新节点放在OPEN的开始（后进先出,LIFO）。
在最优（也叫启发式）搜索中，按照节点的启发式方式来重排OPEN。