Astar 可以多次访问节点吗？

我一直在阅读维基百科的 Astararticle。在他们的实现中，他们检查每个节点是否在closed设置，如果是这样，他们会跳过它。是不是有可能，如果启发式是可以接受的，但是NOT一致，我们可能需要重新访问一个节点两次（或更多次）才能改进它f价值？ 这是相关代码

for each neighbor in neighbor_nodes(current)
    if neighbor in closedset //This if condition bothers me
        continue
    tentative_g_score := g_score[current] + dist_between(current,neighbor)
    if neighbor not in openset or tentative_g_score < g_score[neighbor] 
        came_from[neighbor] := current 
        g_score[neighbor] := tentative_g_score
        f_score[neighbor] := g_score[neighbor] + heuristic_cost_estimate(neighbor, goal)
        if neighbor not in openset
            add neighbor to openset

您的问题的答案位于链接页面上的伪代码下方，以及该页面的“描述”部分中。从伪代码下面的评论来看：

备注：上面的伪代码假设启发式函数是 单调（或一致，见下文），这是许多情况下的常见情况 实际问题，例如道路中的最短距离路径 网络。然而，如果假设不成立，则封闭区域中的节点 集合可以被重新发现并且它们的成本得到改善。换句话说， 闭集可以被省略（产生树搜索算法），如果 解决方案保证存在，或者如果算法经过调整，那么 仅当新节点具有较低的 f 时才会添加到开集 值高于任何先前迭代的值。

所以是的，伪代码确实假设启发式是一致的，如果不一致则必须进行修改。