A算法是一种启发式搜索算法，用于解决图中的最短路径问题。在A算法中，每个节点都有一个估计的代价值，即F值，用于评估从起点经过该节点到达目标节点的总代价。初始时，所有节点的F值都被设为无穷大。

以下是一个示例代码，展示了如何初始化A*算法中的F值：

# 定义节点类
class Node:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.f = float('inf')  # 初始化F值为无穷大

# 初始化A*算法中的F值
def initialize_f_values(grid, start, goal):
    rows = len(grid)
    cols = len(grid[0])
    f_values = [[Node(x, y) for y in range(cols)] for x in range(rows)]  # 创建二维列表保存每个节点的F值
    f_values[start.x][start.y].f = 0  # 起点的F值设为0

    return f_values

# 示例使用
grid = [[0, 0, 0, 0],
        [0, 1, 1, 0],
        [0, 0, 1, 0],
        [0, 1, 0, 0]]
start = Node(0, 0)
goal = Node(3, 3)

f_values = initialize_f_values(grid, start, goal)

# 打印节点的F值
for row in f_values:
    for node in row:
        print(f"F({node.x}, {node.y}) = {node.f}")

在上述示例代码中，首先定义了一个节点类Node，其中包含节点的坐标信息和F值。然后定义了一个函数initialize_f_values用于初始化所有节点的F值。在该函数中，创建了一个二维列表f_values来保存每个节点的F值，初始时将所有节点的F值设置为无穷大。接着，将起点的F值设为0。最后，使用示例格子地图和起点、目标点调用initialize_f_values函数，并打印每个节点的F值。

希望以上示例能够帮助您理解A*算法初始F值的解决方法。