这里假设要解决的问题是从起点到终点的最短路径问题。

1. 首先需要明确，宽度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）是无法保证找到最短路径的，而A*搜索是一种能够保证找到最短路径的启发式搜索算法。

2. 假设起点是S，终点是G，下面分别介绍各种算法的搜索过程。

3. 宽度优先搜索（BFS）

4. BFS是一种逐层扩展搜索的算法。首先将起点S放入OPEN表中，然后从OPEN表中取出一个节点进行扩展，将其未扩展的相邻节点加入OPEN表中，并将该节点放入CLOSED表中，直到找到终点G或OPEN表为空。

下面是BFS的搜索路径、OPEN表和CLOSED表：

1. 搜索路径：S-A-B-C-D-E-G

OPEN表：

1. 节点 父节点

2. S None

3. A S

4. B S

5. C A

6. D A

7. E B

8. G E

9. CLOSED表：S-A-B-C-D-E-G

10. 深度优先搜索（DFS）

11. DFS是一种深度优先的搜索算法。从起点S开始，沿着一条路径一直搜索到底，直到到达终点G或者搜索到没有未访问过的相邻节点，此时回溯到上一个节点继续搜索。这个过程可以使用栈来实现。

下面是DFS的搜索路径、OPEN表和CLOSED表：

1. 搜索路径：S-A-C-D-B-E-G

OPEN表：

1. 节点 父节点

2. S None

3. A S

4. C A

5. D C

6. B A

7. E B

8. G E

9. CLOSED表：S-A-C-D-B-E-G

10. A*搜索

11. A搜索是一种启发式搜索算法，它综合考虑了节点到终点的距离和节点到起点的距离，从而能够保证找到最短路径。具体地，A搜索使用一个估价函数f(n)来评估节点n的优先级，其中f(n) = g(n) + h(n)，g(n)表示从起点到节点n的实际距离，h(n)表示从节点n到终点的估计距离。

12. 在A*搜索中，OPEN表是按照f(n)的大小进行排序的。每次取出OPEN表中f(n)最小的节点进行扩展，如果该节点是终点，则搜索结束，否则将其未扩展的相邻节点加入OPEN表中。

下面是A*搜索的搜索路径、OPEN表和CLOSED表：

1. 搜索路径：S-A-C-D-E-G

OPEN表：

1. | 节点 | 父节点 | g(n) | h(n) | f(n) |

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