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A算法是一种基于启发式搜索的路径规划算法。它的特点是既能够保证在搜索时考虑到目标节点的距离，又能够考虑到当前节点到起点的距离。这种特点使得A算法在寻找最短路径时非常高效。

首先，我们需要明确A算法使用的数据结构。A算法的核心是一个优先队列，由于A*算法是一种启发式的算法，对于优先队列的优先级，我们需要使用一个估价函数来进行评估，这个估价函数用来评估当前节点到达目标节点的预期距离和当前节点到起点的距离之和，即f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)表示节点n到起点的距离，h(n)表示节点n到目标节点的预期距离。

在实现A*算法之前，需要定义三个函数：一个用来计算每个节点的估价函数值，一个用来判断是否到达目标节点，以及一个用于生成节点的函数。这三个函数是算法的核心部分，需要根据具体场景来设计。

下面是Python的A*算法的实现：

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import heapq

def heuristic(a, b):
    # 计算节点a到节点b的预期距离
    return (b[0] - a[0]) ** 2 + (b[1] - a[1]) ** 2

def astar(start, goal, obstacles):
    # 初始化起点
    closed_set = set()
    open_set = [(0, start)]
    came_from = {}

    # 开始搜索
    while len(open_set) > 0:
        # 获取距离目标最近的节点
        current = heapq.heappop(open_set)[1]

        # 如果当前节点是目标节点
        if current == goal:
            path = []
            while current in came_from:
                path.append(current)
                current = came_from[current]
            path.append(start)
            path.reverse()
            return path

        # 加入闭合集合
        closed_set.add(current)

        # 遍历相邻节点
        for x, y in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]:
            neighbor = current[0] + x, current[1] + y
            # 如果邻居节点已经处理过了或者有障碍物
            if neighbor in closed_set or neighbor in obstacles:
                continue

            # 计算估价函数值
            tentative_g_score = heuristic(start, neighbor)
            if tentative_g_score not in open_set:
                heapq.heappush(open_set, (tentative_g_score, neighbor))
                came_from[neighbor] = current

    # 无法找到路径
    return None

在这个例子中，我们传递三个参数：起点，目标，和障碍物。其中起点和目标是一个点的二元组，障碍物是一个点的列表。这个算法返回一个路径列表，或者如果无法找到一条路径，返回None。

这是一个简单的A*算法的Python实现。在实际的应用中，可能需要根据具体场景进行一些修改。但是基本的思路是相同的：使用启发式搜索算法，在考虑距离时同时考虑启点到该点的距离和该点到目标点的距离，以提高搜索的效率。