Zu begin sind nur zwei Knoten dem Algorithmus bekannt, der Startknoten und der Zielknoten. Der Startknoten wird der Openlist zugefügt. Den Zielknoten behalten wir erstmal nur im Hinterkopf.

In der Openlist wird nun nach dem geeignetesten Knoten gesucht. Da hier nur der Startknoten drin steht fällt die Wahl nicht schwer. Jetzt wird der Startknoten untersucht, das bedeutet das nach allen benachbarten Knoten gesucht wird. Für jeden gefundenen Knoten werden die Werte für H, G und F ermittelt. Die ermittelten Werte werden natürlich in den jeweiligen Knoten gespeichert. Weiterhin muss auch gespeichert werden, von welchem Knoten man auf den neuen Knoten gekommen ist. Die neu gefunden Knoten werden alle in die Openlist eingefügt. Der Startknoten wird von einem bekannten Knoten zu einem untersuchten Knoten und wird damit in die ClosedList eingefügt.

Jetzt wird in der Openlist nach dem Knoten gesucht der den geringsten F Wert hat. Von diesem Knoten werden nun wieder alle benachbarten Knoten gesucht und analysiert. Dabei kann es vorkommen das im laufe der Zeit Knoten die schon in der Openlist stehen nochmal analysiert werden. Wenn der F wert sich verbessert sollten alle Daten des Knoten Überschrieben werden. Sind die Daten gleich oder schlechter können die alten Daten beibehalten werden.

So arbeitet der Algorithmus die Openlist ab, fügt unbekannte Knoten der Openlist zu und fügt untersuchte Knoten der Closedlist zu. Wenn jetzt der Zielknoten der Closedlist zugefügt wird ist es vollbracht. Der günstigste weg ist gefunden.

Nun kann ausgehend vom Zielknoten geschaut werden von welchem Knoten man auf den Zielknoten kamm. Von dem wird dann geschaut von welchem Knoten man auf diesen kamm und immer so weiter bis man wieder am Startknoten angekommen ist. So wird dann der beste Weg abgebildet.

Wenn die Openlist leer ist bevor man den Zielknoten erreicht hat kann der Algorithmus abgebrochen werden, da dann kein Weg zwischen Start- und Zielnoten existiert.