本关任务：编写一个使用 A* 搜索算法完成求解迷宫问题最优解的小程序。

好的，我可以为您编写一个使用 A* 搜索算法求解迷宫问题的程序。下面是程序的基本思路和实现步骤：

1. 定义迷宫地图：假设迷宫是一个 n 行 m 列的矩阵，用二维数组 maze 存储，其中 0 表示可通行的路径，1 表示障碍物。

2. 定义 A* 搜索算法的数据结构：我们需要维护一个 openList 和 closedList，分别用来存储待扩展的节点和已经扩展过的节点。每个节点包含自身的坐标 (x, y)、起始节点到该节点的路径长度 g(x,y)、该节点到目标节点的估计距离 h(x,y) 和 f(x,y) = g(x,y) + h(x,y)。

3. 初始化起点和终点：起点为 (start_x, start_y)，终点为 (end_x, end_y)。

4. 将起点加入 openList 中，并将其 f 值设为 0。

5. 重复以下步骤直到 openList 为空或找到终点为止：

1）从 openList 中找出 f 值最小的节点，将其从 openList 中移除并加入 closedList 中。

2）判断该节点是否为终点，如果是，则返回路径；否则，继续执行下一步。

3）扩展该节点的邻居节点，计算它们的 f 值并将其加入 openList 中。

6. 如果 openList 已经为空但是还没有找到终点，则意味着无解。

7. 根据 closedList 中记录的节点信息，构建出最优路径并返回。

下面是伪代码实现：

function A_star(start_x, start_y, end_x, end_y, maze):
    openList = empty priority queue
    closedList = empty list
    
    initialize start node
    set start node f value to 0
    add start node to openList
    
    while openList is not empty:
        current = node in openList with smallest f value
        remove current from openList
        add current to closedList
        
        if current is end node:
            return construct path from start to end
            
        for each neighbor of current:
            if neighbor is not traversable or neighbor is in closedList:
                continue
            
            calculate g value of neighbor
            calculate h value of neighbor
            calculate f value of neighbor
            if neighbor is not in openList or new f value is less than old f value:
                set parent of neighbor to current
                set f value of neighbor
                if neighbor is not in openList:
                    add neighbor to openList
    
    return failure

希望这个程序能够帮助您解决迷宫问题。