我們假設要從綠色區域A移動到紅色區域B，深藍色代表不可行走的區域。
第一步：首先將尋路區域划分成小格子；
第二步：從起點A開始，將其加入到一個由方格組成的openList(開放列表)中。這個openList剛開始只有一個數據，就是起點A。openList里的路徑可能是沿途經過的，也有可能不經過。
openList是一個待檢查的方格列表。
第三步：查看與起點A相鄰的方格（忽略其中不可行走的方格），把其中可行走或可到達的方格加入到openList中。把起點A設置為這些相鄰方格的父親。當我們在追蹤路徑時，這些父節點很重要。
第四步：把A節點從openList中移除，加入到closeList（封閉列表）中，closeList的每個方格都是現在不需要再關注的。
第五步：我們需要從openList中選一個與A節點相鄰的方格。重復下面的步驟，找出具有最小F值的那個節點：
F = G + H。G表示從起點A移動到當前節點的移動代價；H表示從指定的節點移動到終點B的估算成本。
如上所述：
G是從起點A移動到指定節點的移動代價。在本例中，橫向和縱向的移動代價為10，對角線的移動代價為14.之所以使用這些數據，是因為實際的對角移動距離是2的平方根。我們避免了開方
和小數的計算。這並不是代表沒有這個能力或不喜歡數學。而是可以使計算變的更快。
這里有很多種方法估算H值。這里我們使用Manhattan方法，計算從當前節點橫向或縱向移動到達目標所經過的方格數，忽略對角運動，然后把總數乘以10.由於是忽略路徑中的障礙物，所以是對剩
余距離的估算值，而不是實際值，因此稱為試探法。
每個方格的左下角表示G；右下角表示H；左上角表示F
第六步：我們從openList中選擇F值最小的節點，然后對其做以下操作：
1. 把該節點從openList中取出，放到closeList里；
2. 檢查所有與它相鄰的方格，忽略其中在closeList中或不可行走的方格；如果可行走的方格不在openList中，則把它們加入到openList中。把當前選定的節點設置為這些新加入的方格的父親。
第七步：如果某個相鄰的方格已經在openList中，則檢查這條路是否更優。也就是經由當前節點（我們選中的方格）到達那個方格是否具有更小的G值，如果沒有則不做任何操作。否則，如果G值更小
則把那個方格的父親設置為當前方格（重新遍歷那個方格的父親）。然后重新計算那個方格的F值和G值。並且走第八步。
第八步：因為再次遍歷我們的openList，而左邊的那個節點已經在closeList里了，所以只有7個節點了。我們需要選擇F值最小的那個。當方格中有相同的F值時，從速度上考慮，選擇最后加入openList的方格更快。
我們選擇起點A右下方的方格。
第九步：不斷重復上個過程，直到把終點也加入到openList中，此時如下圖所示：
那么我們怎么樣去確定實際路徑呢？很簡單，從終點開始，按着箭頭向父節點移動，這樣就被帶回了起點，也就是路徑。