函数tsp_a_star没有被定义，用中文回答

非常抱歉，我之前的回答中提到的`tsp_a_star`函数是一个示例函数，并没有给出具体实现。以下是一个使用A*算法解决TSP问题的实现，并与使用MST启发式的A*算法得到的最优解进行比较的示例代码：

import math

def tsp_a_star(cities):
    start_city = cities[0]
    unvisited_cities = set(cities[1:])
    priority_queue = [(0, start_city, ())]  # (total_cost, current_city, path)
    best_solution = None
    best_distance = math.inf

    while priority_queue:
        total_cost, current_city, path = heapq.heappop(priority_queue)

        if len(path) == len(cities) - 1:
            # All cities visited, add return to start city
            path = path + (current_city, start_city)
            total_cost += calculate_distance(current_city, start_city)

            if total_cost < best_distance:
                best_solution = path
                best_distance = total_cost

        for next_city in unvisited_cities:
            new_cost = total_cost + calculate_distance(current_city, next_city)
            heuristic_cost = calculate_mst_heuristic(next_city, unvisited_cities)

            heapq.heappush(priority_queue, (new_cost + heuristic_cost, next_city, path + (current_city,)))

    return best_solution

# 计算两个城市之间的距离
def calculate_distance(city1, city2):
    # 根据具体问题定义两个城市之间的距离计算方法
    # ...

# 计算MST启发式函数的代价
def calculate_mst_heuristic(current_city, unvisited_cities):
    # 根据具体问题定义MST启发式函数的计算方法
    # ...

# 生成TSP问题实例
tsp_instance = generate_tsp_instance(10)

# 使用A*算法求解TSP问题
best_solution_a_star = tsp_a_star(tsp_instance)
best_distance_a_star = calculate_total_distance(best_solution_a_star)

# 使用MST启发式的A*算法求解TSP问题
best_solution_mst_a_star = tsp_a_star_mst_heuristic(tsp_instance)
best_distance_mst_a_star = calculate_total_distance(best_solution_mst_a_star)

print("A*算法得到的最优解：", best_solution_a_star)
print("A*算法得到的最优解距离：", best_distance_a_star)
print("MST启发式的A*算法得到的最优解：", best_solution_mst_a_star)
print("MST启发式的A*算法得到的最优解距离：", best_distance_mst_a_star)

在上述代码中，`tsp_a_star`函数是一个使用A*算法解决TSP问题的示例实现。它通过使用优先队列来搜索路径，同时考虑实际代价和启发式代价，以找到一条经过所有城市且总代价最小的路径。`calculate_distance`函数用于计算两个城市之间的距离，`calculate_mst_heuristic`函数用于计算MST启发式函数的代价。

你可以根据具体问题的要求，适当修改和完善这些函数的实现。与使用MST启发式的A*算法得到的最优解进行比较，可以评估A*算法的效果。请注意，具体的问题定义和MST启发式函数的实现可能因问题而异。