概述
寻路算法有很多种，A*寻路算法被公认为最好的寻路算法。
对A*算法的原理想要详细了解的，推荐以下两篇文章
本文主要内容不会对A*算法的详细介绍，而是通过已经实现的A*算法的geotools工具来寻找最优路径。
核心依赖包
开发语言java
<dependency>
<groupId>org.geotools</groupId>
<artifactId>gt-graph</artifactId>
<version>18.0</version>
</dependency>Geotools提供了一个Graph的扩展包，这个扩展包不只是对A*算法进行了实现，也对算法Dijkstra进行了实现，两种算法在Geotools中的用法基本一致。
基本概念介绍
Graph（图）
可以理解为是一个将要建模的对象的容器，图里面存放的是很多的点（node）和边（edge）。
Node（点）
Node（点）是将要建模的对象，它可以指的是实际地图中的一个坐标点，也可以指的是任意坐标系中的一个点，也可以指的是拓扑图里面的一个节点。构建好的Node全部都存放在Graph中。
Edge（边）
边是指两个Node（点）的关联，一个边下面会有两个点，在图中的边是认为两个点之间可到达，边下面两个点分别表示NodeA和NodeB，节点方向为NodeA->NodeB,
第一步：构图
既然是路径搜索，那必然是在图上进行搜索，无论是实际的地图，平面图还是流程图或者是自己构想的概念图，首先需要构建出一张图，然后才能在给定的图中根据条件去搜索最短路径。图是由很多的点和边构成，所以构图的同时要构建点和边，放到图中。
构图可以有多种方式：
1、通过导入shp文件构建
该文件格式已经成为了地理信息软件界的一个开放标准
需要引入依赖
<dependency>
<groupId>org.geotools</groupId>
<artifactId>gt-shapefile</artifactId>
<version>18.4</version>
</dependency> public static void main(String[] args) throws IOException {
String filePath = "F:/binjiang.shp";
File shapeFile = new File(filePath);
FileDataStore dataStore = FileDataStoreFinder.getDataStore(shapeFile);
SimpleFeatureSource featureSource = dataStore.getFeatureSource();
SimpleFeatureCollection simpleFeatureCollection = featureSource.getFeatures();
Graph graph = buildGraph(simpleFeatureCollection);
}
private static Graph buildGraph(FeatureCollection fc) {
LineStringGraphGenerator lineStringGen = new LineStringGraphGenerator();
FeatureGraphGenerator featureGen = new FeatureGraphGenerator(lineStringGen);
FeatureIterator iter = fc.features();
while (iter.hasNext()) {
Feature next = iter.next();
featureGen.add(next);
}
iter.close();
return featureGen.getGraph();
}
2、LineString
和上面的方式差不多，传入LineString的数据格式，通过LineStringGraphGenerator构建图，生成器会将lineString转换成图中的点和边放入图中
LineStringGraphGenerator lineStringGraphGenerator = new LineStringGraphGenerator();
lineStringGraphGenerator.add(lineString);
BasicDirectedGraph graph = (BasicDirectedGraph)generator.getGraph();3、手动构建
通过GraphGenerator手动构建Node（点）和Edge（边）来构造图。这种方式虽然需要手动去绘制点和边，但灵活性最高，可以构建流程图或是构想的概念图。
简单介绍构图的辅助类有向图生成器BasicDirectedGraphGenerator
该生成器继承GraphGenerator，内部使用了一个有向图构造器BasicDirectedGraphBuilder来构造点、边和图。该构造器继承了BasicGraphBuilder，如下图源码
可以发现，构建器在构建(Node)点和(Edge)边时，是用了HashSet来作为底层数据结构存储，所以这里需要注意一个问题：当用这个方法手动构建时，需要用到多线程进行批量建模的时候，要注意线程安全的问题。
构造Node(点)
Node node = graphGenerator.getGraphBuilder().buildNode();
//将构造出来的点添加到生成器中
graphGenerator.getGraphBuilder().addNode(node);
构造点的时候，实际是通过GraphGenerator创建了一个Node对象。如果是有向图的点，点在被构建时，会初始化Node中的两个连接点列表
m_In和m_out存放的是当前Node有关系的边，m_In表示的是方向指向自身的Edge，m_out表示的是从自身出去的Edge。
例如：NodeA->NodeB可达 NodeC -> NodeA 可达
则在NodeA中的m_in会有NodeC -> NodeA，在m_out中会有NodeA->NodeB
当然这部分是到了构造边的时候才会添加入值，因为有边才表示两个点之间可达。
另外，Node继承的BasicGraphable中维护了一个Object类型的字段，我们可以在这个字段中放置一些标识该Node特性的信息。比如坐标，或者节点名称等。
node.setObject(new Coordinate(26.061743,119.169153));构造Edge(边)
Edge表示的就是图里面Node与Node之间的关系，所以一个边是包含了两个点。有边也认为两个点之间是可直达的。
Edge edge = graphGenerator.getGraphBuilder().buildEdge(nodeA, nodeB);
Long distance = getDistance(nodeA, nodeB)
edge.setObject(distance);
graphGenerator.getGraphBuilder().addEdge(edge);同样我们可以在源码中看到，构建边的时候，会分别往边下面的两个Node中的m_in和m_out列表中去添加值
获取图（Graph）
当完成点和边的构造之后，图也就构造完了，直接从生成器中getGraph()即可得到图
Graph graph = graphGenerator.getGraph();第二步：设值权重，编写消耗函数和启发函数
这部分是寻找最短路径中的核心，不同权重的设值，对于最后计算出的结果息息相关
A*算法的遍历中,f(x) = g(x) + h(x)。g(x)对应的是两个点之间移动的消耗规则， h(x)是引导函数，引导路径朝着终点的方向进行。
AStarIterator.AStarFunctions asFunction = new AStarIterator.AStarFunctions(destination) {
@Override
public double cost(AStarIterator.AStarNode aStarNode, AStarIterator.AStarNode aStarNode1) {
Edge edge;
double cost = Integer.MAX_VALUE;
edge = ((DirectedNode)aStarNode.getNode()).getOutEdge((DirectedNode) aStarNode1.getNode());
if(edge != null){
cost = (double) edge.getObject();
}
return cost;
}
@Override
public double h(Node node) {
double h = 0d;
Coordinate destCoor = (Coordinate) destination.getObject(); Coordinate nodeCoor = (Coordinate) node.getObject();
distance = destCoor.distance(nodeCoor);
return distance;
}
};
第三步：寻找最短路径
传入构建好的graph，起点Node，终点Node和权重函数。通过AstarShortestPathFinder中的calculate()进行计算并最终会返回路径
public Path findAStarShortestPath(Graph graph, Node source, Node destination, AStarIterator.AStarFunctions asFunction) throws Exception {
Path shortestPath;
// 求解最短路径
AStarShortestPathFinder pf = new AStarShortestPathFinder(graph, source, destination, asFunction);
// geotools 20.x 以上的版本才支持有向图的查找，其他版本会将有向图视作无向图
pf.calculate();
shortestPath = pf.getPath();
return shortestPath;
}返回的path中是路径中包含的所有Node，可以将路径遍历出来
Iterator it = path.iterator();
String result = "";
while (it.hasNext()) {
Node node = (Node) it.next();
result = result + node.getObject().toString();
}
Path中遍历出来的路径是从终点到起点的，例如实际最短路径是NodeA-> NodeD -> NodeB ->NodeC，从path中遍历出来的结果是NodeC、NodeB、NodeD、NodeA
tips：
这里还有一个点需要说明，由于寻找最短路径时，我们需要给定start Node和destination Node，但是通常情况下我们一般给定的是两个坐标点，或者两个流程节点的标识。
如果是在坐标地图中，我们可以通过graph的queryNodes()来找到条件范围内的所有点（通过重写其visit方法，可以设定在给定点的多少范围内认为可选，返回PASS_AND_CONTINUE状态，否则返回FAIL_QUERY状态），从而去找到起点和终点相应的Node。
如果是流程图或者概念图，可以在内存中放一个Map<String, Node> nodeMap去存储图中的所有Node，这样我们可以通过每个node的特性快速找到对应的Node。
