Astar 实现了 A* 搜索算法，它接受一个起始节点、一个目标节点和一个二维网格数组，并返回一条从起始节点到目标节点的最短路径。 A* 算法的主要思路如下： 1.将起点放入开放列表，并将其 f 值设置为起点的启发式估价函数值。同时将其 g 值（起点到该点的实际代价）设置为 0 , h 值（该点到终点的启发式估价函数值）。 2.从开放列表中选取 f 值最小的节点，将其从开放列表中移除并加入到封闭列表（Closed List）中。将该节点的相邻节点添加到开放列表中，如果该相邻节点尚未被探索过，则计算其 g 值和 h 值，并设置其父节点为当前节点。如果该相邻节点已经在开放列表中，则检查更新其 g 值和父节点，如果当前路径比原路径更短，则更新。 3.重复步骤 2，直到找到终点或开放列表为空。 4.如果找到终点，则从终点开始追踪父节点，直到回溯到起点，即可得到最短路径。.

Node 节点 使用 g 值和 h 值可以计算出从起点到目标节点的最短路径，这是 A* 算法的核心思想。 通过使用 g 值，可以确保扩展的节点是当前已知的最短路径上的节点。 通过使用 h 值，可以估计扩展节点到目标节点的最短距离，并向着目标节点前进。 使用 f 值可以将这两个因素结合起来，并选择当前最佳的节点进行扩展。.

CheckNodeLogic 检查该节点.

PriorityQueue 优先队列.