选择DFS、BFS、A算法或A*算法中的一种来解决八数码问题。将初始状态转换为最终状态。（注：代码要添加注释）

在解决八数码问题（也称为数独游戏）时，A*算法通常是最合适的选择，因为它是一种启发式搜索算法，结合了广度优先搜索(BFS)的优点（保证找到最短路径）以及深度优先搜索(DFS)的部分特征（探索更深层节点）。以下是使用Python实现A*算法的一个简化版示例：

# 定义节点类，包含状态值、代价和前驱节点
class Node:
    def __init__(self, state, cost=0, prev=None):
        self.state = state
        self.cost = cost
        self.prev = prev

# A*搜索函数
def a_star(start_state, goal_state, heuristic_func):
    open_set = [Node(start_state, 0)]
    closed_set = []

    while open_set:
        current_node = min(open_set, key=lambda x: x.cost + heuristic_func(x.state, goal_state))
        
        # 如果当前节点是目标状态，返回解决方案路径
        if current_node.state == goal_state:
            path = []
            while current_node:
                path.append(current_node.state)
                current_node = current_node.prev
            return path[::-1]  # 返回路径从目标到起点

        open_set.remove(current_node)
        closed_set.append(current_node)

        for neighbor in generate_neighbors(current_node.state):  # 生成相邻合法状态
            new_cost = current_node.cost + 1  # 更新代价
            if is_valid_neighbor(neighbor, closed_set):  # 检查邻居是否有效并未被访问过
                if neighbor not in open_set:
                    open_set.append(Node(neighbor, new_cost, current_node))
                elif new_cost < open_set[open_set.index(neighbor)].cost:
                    open_set[open_set.index(neighbor)] = Node(neighbor, new_cost, current_node)

# 假设generate_neighbors()和is_valid_neighbor()分别用于生成状态的邻接点和验证有效性

在这个例子中，`heuristic_func`是一个估算从当前节点到目标节点成本的函数，常见的比如曼哈顿距离等。A*算法会在每次迭代时优先处理估计代价最低的节点。