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，我可以帮你解答这个问题。

A* 搜索算法是一种启发式搜索算法，可以用于解决最短路径问题。在迷宫问题中，我们可以将每个格子看作是图中的一个节点，每个节点有若干个相邻节点，形成一个图。

A* 搜索算法需要定义两个函数：启发函数和代价函数。启发函数用来估计从当前节点到目标节点的距离，代价函数用来计算从起始节点到当前节点的代价。

在迷宫问题中，我们可以将启发函数定义为从当前节点到目标节点的曼哈顿距离，代价函数定义为从起始节点到当前节点的步数。

下面是一个使用 A* 搜索算法求解迷宫问题的示例代码（Python实现）：

from queue import PriorityQueue

def a_star(start, end, maze):
    def heuristic(node):
        return abs(node[0] - end[0]) + abs(node[1] - end[1])
    
    def cost(node):
        return maze[node[0]][node[1]]
    
    visited = set()
    queue = PriorityQueue()
    queue.put((heuristic(start), start, [start]))
    
    while not queue.empty():
        _, node, path = queue.get()
        if node == end:
            return path
        if node in visited:
            continue
        visited.add(node)
        for neighbor in [(node[0]-1, node[1]), (node[0]+1, node[1]), (node[0], node[1]-1), (node[0], node[1]+1)]:
            if neighbor[0] < 0 or neighbor[0] >= len(maze) or neighbor[1] < 0 or neighbor[1] >= len(maze[0]):
                continue
            if neighbor in visited:
                continue
            if maze[neighbor[0]][neighbor[1]] == 0:
                continue
            new_path = path + [neighbor]
            queue.put((heuristic(neighbor) + len(new_path) + cost(neighbor), neighbor, new_path))
    
    return None

其中，start和end表示起始节点和目标节点的坐标，maze表示迷宫的矩阵，0表示墙，1表示通路。函数返回起始节点到目标节点的最短路径，如果不存在路径则返回None。

以上是一个简单的 A* 搜索算法的实现，你可以根据自己的需求进行修改和优化。