A*算法在何时终止取决于两个因素：是否找到最短路径和是否遍历完所有可能的路径。

以下是一个基本的A*算法示例，其中包含了终止条件的判断：

def A_star(start, goal):
    open_list = [start]  # 待考察的节点列表
    closed_list = []  # 已考察的节点列表

    while open_list:
        current_node = open_list[0]
        current_index = 0

        # 找到具有最小f值的节点
        for index, node in enumerate(open_list):
            if node.f < current_node.f:
                current_node = node
                current_index = index

        # 将当前节点从待考察列表中移除，并加入已考察列表中
        open_list.pop(current_index)
        closed_list.append(current_node)

        # 如果当前节点是目标节点，则找到了最短路径，终止算法
        if current_node == goal:
            return current_node.path()

        # 生成当前节点的邻居节点
        neighbors = generate_neighbors(current_node)

        # 对邻居节点进行考察
        for neighbor in neighbors:
            # 如果邻居节点已经在已考察列表中，则跳过
            if neighbor in closed_list:
                continue

            # 计算邻居节点的g值、h值和f值
            neighbor.g = current_node.g + distance(current_node, neighbor)
            neighbor.h = heuristic(neighbor, goal)
            neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h

            # 如果邻居节点已经在待考察列表中，则更新其g值和f值
            if neighbor in open_list:
                if neighbor.g > current_node.g:
                    continue
            else:
                # 将邻居节点加入待考察列表中
                open_list.append(neighbor)

    # 如果遍历完所有可能的路径仍未找到最短路径，则返回空
    return None

在该示例中，算法会在两种情况下终止：

1. 当当前节点是目标节点时，算法会返回当前节点的路径，表示找到了最短路径。
2. 当遍历完所有可能的路径时，算法会返回空，表示未找到最短路径。

需要注意的是，A*算法并不一定能找到最短路径，尤其当存在无限循环或者无法到达目标节点的情况下。因此，在实际使用中，可能需要设置一个最大迭代次数或者其他终止条件来避免算法无限运行。