总是忘记看过的各个路径规划算法之间的差异，特此记录一下

D算法，Dijkstra算法

1. 两个表：closed表与open表。closed表用于记录已访问过的节点；open表保存没有访问过的节点。
2. 步骤过程：
   s1 起点放入open表。
   s2 取出起点，放入closed。
   s3 获得得起点的所有后继节点，计算每条后继节点cost，并设置它们的父节点为起点，放入open。open按照cost排序。
   s4 取出open中cost最小的节点，放入closed。获得该节点所有后继节点，并设置好它们的父节点，然后计算每条后继节点的cost，再次将这些后继放入到open中。open按照cost排序。
   s5 循环s4 直到从open取得某一个节点为终点，回溯该节点就获得了一条最短路径。

A*，A-Star算法

过程与D算法基本相同。不同之处在于D算法没有利用上终点相关的信息，在探索过程中，仅采用广度优先的方法层层向外扩张搜索，直至搜索到终点。A*算法利用了终点的位置信息，在计算每一个节点的cost时，考虑到了这个节点与终点的距离，为这个距离建立一个估值函数，参与到cost计算中。
f(x) = g(x) + h(x)
其中h(x)就为估值函数，可以这样简单理解：使h(x)就等于当前探索到的节点与终点的距离，所以离终点越近的点，h(x)越小，f(x)就越小，在open表中处的位置就更靠前，在探索时会更优先的选择到它进行下一轮探索。