C++ 静态节点的*寻路启发式算法

我试图编写自己的A*寻路算法，但遇到了一个问题；在寻找最短成本路径时，会出现以下错误：

其中，绿色填充的节点是开始节点，红色填充的节点是目标节点，粉红色填充的节点是算法所采用的实际路径

这当然不是最短路径，我确信问题在于我的启发式函数（曼哈顿距离）：

int-Map:：ManhattandInstance（节点求值节点，节点目标节点）
{
int x=evaluatedNode.xCoord-goalNode.xCoord；
int y=evaluatedNode.yCoord-goalNode.yCoord；
如果（x+y<0）
返回（x+y）*-1；
其他的
返回x+y；
}

在我看来，曼哈顿距离公式在这里并不理想，因此我的问题是：还有什么其他的距离测量算法适合我

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编辑：为了清楚起见，每个节点的宽度由行中的节点数/屏幕宽度=640确定，每个节点的高度由列中的节点数/屏幕高度=480确定。

负成本意味着路线是免费的，或者比之前的移动折扣更多。看起来你已经试着通过乘以骨料的-1来解释这一点，但是损害已经造成了。这就是为什么解使用了对角线，（1-1）*-1仍然是零，因此被认为是自由的

我将用以下语句替换if语句，该语句通过单独应用abs来使用每个组件的大小：

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返回Math.abs（x）+Math.abs（y）

你认为（3,5）和（2,6）之间的距离是多少？这是最短的距离。（你的公式错了）。

int Map::manhattanDistance(Node evaluatedNode, Node goalNode)
{
    int x = evaluatedNode.xCoord - goalNode.xCoord;
    int y = evaluatedNode.yCoord - goalNode.yCoord;
    if(x + y < 0)
        return (x + y) * -1;
    else
        return x + y;
}