编程自动寻路可以通过使用不同的算法和数据结构来实现。以下是一些常见的自动寻路算法及其实现步骤：
贪婪算法
原理：每一步选择当前最优的节点进行扩展，直到找到目标节点或遍历完所有节点。
优点：计算效率高。
缺点：可能无法找到最优路径。
Dijkstra算法
原理：从起点开始，逐步更新到所有其他节点的最短路径，直到找到目标节点或遍历完所有节点。
优点：能够找到起点到所有其他节点的最短路径。
缺点：计算量较大，不适合大规模图。
A*算法
原理：结合了贪婪算法和Dijkstra算法的优点，通过启发式函数评估当前节点到目标节点的估计距离，选择下一个节点，直到找到最短路径。
优点：效率高，广泛应用于游戏和路径规划。
缺点：启发式函数的设计对结果影响较大。
Floyd-Warshall算法
原理：计算所有节点对之间的最短路径，适用于密集图。
优点：能够找到所有节点对之间的最短路径。
缺点：时间复杂度较高，不适合大规模图。
实现步骤
定义数据结构
Point类：表示地图上的一个点，包含行、列等信息。
Graph类：表示整个地图，包含节点和边的信息。
初始化
创建起点和终点。
初始化开放列表（openList）和关闭列表（closeList）。
寻路过程
从开放列表中选择f值最小的节点（即估计总成本最小的节点）。
将该节点从开放列表移动到关闭列表。
遍历该节点的所有邻居节点：
如果邻居节点在关闭列表中，忽略。
如果邻居节点不在开放列表中，计算从起点到邻居节点的成本，并将其添加到开放列表。
更新邻居节点的g值（从起点到该节点的实际成本）和f值（从起点到该节点加上从该节点到目标节点的估计成本）。
路径回溯
从终点开始，沿着每个节点的父节点回溯，直到回到起点，得到最终路径。
示例代码