【实例演示】
为了能看到每步的效果，我将每秒的帧数设置为6，调慢物体移动的速度，效果如上。本来A*算法的核心算法不是很复杂，但是实现起来的代码比想象中多了很多，而且很多细节没有能够一一测试，放个DEMO上来，以后要用到，再每个环节都调试一遍吧。其实有本电子书上有A*的例子，不过是在我敲完代码的时候才发现，杯具……！
关于A*算法的资料，可以参考
A*寻路初探 GameDev.net（http://data.gameres.com/message.asp?TopicID=25439）
【A*方法总结】
选择路径中经过哪个方格的关键是下面这个等式：
F = G + H
这里：
* G = 从起点A，沿着产生的路径，移动到网格上指定方格的移动耗费。
* H = 从网格上那个方格移动到终点B的预估移动耗费。这经常被称为启发式的，可能会让你有点迷惑。这样叫的原因是因为它只是个猜测。我们没办法事先知道路径的长度，因为路上可能存在各种障碍(墙，水，等等)。虽然本文只提供了一种计算H的方法，但是你可以在网上找到很多其他的方法。
让我们把每一步的操作写在一起：
1，把起始格添加到开启列表。
2，重复如下的工作：
a) 寻找开启列表中F值最低的格子。我们称它为当前格。
b) 把它切换到关闭列表。
c) 对相邻的8格中的每一个？
* 如果它不可通过或者已经在关闭列表中，略过它。反之如下。
* 如果它不在开启列表中，把它添加进去。把当前格作为这一格的父节点。记录这一格的F,G,和H值。
* 如果它已经在开启列表中，用G值为参考检查新的路径是否更好。更低的G值意味着更好的路径。如果是这样，就把这一格的父节点改成当前格，并且重新计算这一格的G和F值。如果你保持你的开启列表按F值排序，改变之后你可能需要重新对开启列表排序。（我在程序中省略此步骤）
d) 停止，当你
* 把目标格添加进了开启列表，这时候路径被找到，或者
* 没有找到目标格，开启列表已经空了。这时候，路径不存在。
3.保存路径。从目标格开始，沿着每一格的父节点移动直到回到起始格。这就是你的路径。
【伪代码】
基本上A*的算法就集中在下面的伪代码上了，不过具体实现起来还是要花很多功夫的。
把起始节点加进openlist
while openlist不为空{
当前节点的=openlist 中成本最低的节点
if 当前节点==目标节点 then
路径完成
else
把当前节点移入closelist
检查当前节点的每个相邻节点
for 每个相邻节点
if 该节点不在 openlist 中
and 该节点不是障碍物
and 该节点不在closed List中
and 该节点不在边界外
将该节点移入 openlist并计算其成本
}
参考资料：
《游戏中的人工智能》
GameRes http://gameres.com/
《ActionScript3.0 游戏开发实例》此书关于A*算法的说明极其马虎，我看了很久都不得其法。不过代码实例倒是挺不错。