游戏中的寻路算法多种多样，其中A*（A-Star）算法因其高效性和实用性而被广泛应用于游戏中。A*算法是一种启发式搜索算法，它结合了最佳优先搜索和Dijkstra算法的优点，通过估计从起点到终点的总成本（即已经走过的路径成本加上预估的从当前节点到目标节点的成本，也就是g(n)+h(n)）来决定搜索路径的顺序，从而找到最短路径。

### A* 算法的基本步骤：

1. **初始化**：创建一个开放列表（Open List）存放待评估的节点，一个关闭列表（Closed List）存放已评估节点。将起始节点加入开放列表，并设置其g值为0，h值为启发式估价函数计算得到的值。
2. **循环**：在开放列表非空时执行以下操作：
- 从开放列表中选择具有最小f值（f = g + h）的节点，称为当前节点。
- 如果当前节点是目标节点，则构建路径并返回。
- 将当前节点移出开放列表并加入关闭列表。
- 遍历当前节点的所有邻居，对于每个未被访问过的邻居节点执行以下操作：
- 计算从起始节点到该邻居节点的实际路径成本g，以及从邻居节点到目标节点的启发式估算成本h。
- 如果邻居节点在关闭列表中并且新计算的路径成本更低，则将其从关闭列表移出并重新考虑。
- 如果邻居节点不在开放列表中，或新路径的成本更低，则将邻居节点加入开放列表，更新其g、h值以及父节点。
3. 若循环结束时未找到目标节点，表示没有路径可达。

### Python Demo 示例：

下面是一个简化的A*寻路算法的Python实现示例，假设在一个二维网格地图上进行寻路，其中'.'表示可通行，'#'表示障碍物，'S'为起点，'G'为终点。

```python
import heapq

def heuristic(a, b):
return abs(a[0] - b[0]) + abs(a[1] - b[1])

def a_star_search(grid, start, goal):
open_set = []
heapq.heappush(open_set, (0, start))
came_from = {}
cost_so_far = {start: 0}

while open_set:
_, current = heapq.heappop(open_set)

if current == goal:
break

for neighbor in [(current[0]+1, current[1]),
(current[0]-1, current[1]),
(current[0], current[1]+1),
(current[0], current[1]-1)]:
if 0 <= neighbor[0] < len(grid) and 0 <= neighbor[1] < len(grid[0]) and grid[neighbor[0]][neighbor[1]] != '#':
new_cost = cost_so_far[current] + 1
if neighbor not in cost_so_far or new_cost < cost_so_far[neighbor]:
cost_so_far[neighbor] = new_cost
priority = new_cost + heuristic(goal, neighbor)
heapq.heappush(open_set, (priority, neighbor))
came_from[neighbor] = current

return came_from, cost_so_far

# 示例地图
grid = [
['#', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#'],
['#', '.', '.', '.', '.', '.', '.', '#'],
['#', '.', '#', '.', '#', '.', '.', '#'],
['#', '.', '.', '.', '.', '.', '.', '#'],
['#', '.', '#', '.', '#', '.', '.', '#'],
['#', '.', '.', '.', '.', '.', '.', '#'],
['#', '#', '#', '#', '#', '#', '#', '#']
]

start = (1, 1)
goal = (5, 6)

came_from, _ = a_star_search(grid, start, goal)
# 打印路径或进一步处理...
```

这个示例中，我们定义了一个简单的二维网格地图和起点、终点坐标，然后调用`a_star_search`函数进行寻路。寻路完成后，可以通过`came_from`字典回溯找到从起点到终点的路径。注意，此代码仅为逻辑演示，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整，比如障碍物检测、路径可视化等。