在IT领域，寻径算法是计算机科学中的一个重要概念，它主要用于解决如何在复杂网络或网格中找到两点之间的最短路径问题。在这个特定的场景中，我们关注的是JavaScript（JS）实现的寻径算法。"寻径算法JS版本"标题表明我们将讨论如何使用JavaScript语言来编写寻径算法。
"有源码+DEMO"的描述意味着我们不仅有机会看到实际的代码实现，还可以通过DEMO（演示）直观地理解算法的工作原理。通常，这样的资源对于学习和理解编程概念非常有帮助，因为它们提供了一种动手实践的方式，而不仅仅是理论学习。
在JavaScript中实现寻径算法，一种常见的方法是使用A*（A-star）算法。A*算法是一种启发式搜索算法，它结合了Dijkstra算法的全局最优性和最佳优先搜索的效率。A*算法的核心在于一个评估函数，它综合考虑了从起始点到当前位置的实际代价（g值）和预测到达目标的估计代价（h值）。这个评估函数f(n) = g(n) + h(n)，使得A*算法能够高效地找到最短路径。
`myAStar.js`可能是包含A*算法实现的JavaScript文件。在这个文件中，我们可以期待看到如下的组件：
1. 数据结构：通常会用网格或者图数据结构来表示环境，节点代表位置，边代表相邻关系。
2. 启发式函数：如曼哈顿距离或欧几里得距离，用于估算到达目标的代价。
3. 开放集和关闭集：开放集存储待评估的节点，关闭集存储已经评估过的节点。
4. A*核心逻辑：包括选择当前最优节点，更新节点状态，以及扩展节点到其邻居的过程。
`Myastar.html`很可能是DEMO的HTML页面，它可能包含JavaScript代码的引用，以及一个可视化界面，用于展示算法运行时的路径搜索过程。这个DEMO可以帮助我们理解算法如何动态地选择路径，以及在不同情况下如何调整。
通过深入研究这两个文件，开发者可以学习如何在实际项目中应用寻径算法，比如在游戏开发中为角色寻找移动路径，或者在网络路由中寻找数据传输的最佳路径。同时，JavaScript的实现也意味着这些算法可以应用于Web端的应用，进一步扩大了它们的应用范围。
"寻径算法JS版本"是一个学习和实践JavaScript实现寻径算法的好资源，它提供了源代码和DEMO，让学习者可以从理论到实践全面了解A*算法的运作方式。
