Coloca obstáculos, define inicio y meta, y visualiza cómo A* encuentra el camino óptimo. Compara heurísticas y observa los valores f, g, h en cada celda.
A* combina el costo real desde el inicio g(n) con una estimación
heurística al destino h(n). En cada paso, expande el nodo con menor
f(n) = g(n) + h(n).
Manhattan: |Δx| + |Δy| — ideal para movimiento en 4 direcciones.
Euclidiana: √(Δx² + Δy²) — distancia en línea recta.
Chebyshev: máx(|Δx|, |Δy|) — movimiento en 8 direcciones.
Si h(n) es admisible (nunca sobreestima), A* garantiza el camino óptimo.