A算法是一种常用的路径搜索算法，可以用于解决许多问题，包括旋转问题。下面是一个示例代码，演示了如何使用A算法解决旋转问题。

首先，我们需要定义旋转问题的状态和操作。在这个示例中，我们假设有一个正方形，可以在二维平面上旋转，并且可以按照规定的角度旋转。

import math

# 定义旋转问题的状态类
class State:
    def __init__(self, angle):
        self.angle = angle

    def __eq__(self, other):
        return self.angle == other.angle

    def __hash__(self):
        return hash(self.angle)

# 定义旋转操作类
class Action:
    def __init__(self, angle):
        self.angle = angle

    def cost(self, state):
        # 旋转角度的代价为角度的绝对值
        return abs(self.angle)

    def apply(self, state):
        # 应用旋转操作后得到新的状态
        new_angle = (state.angle + self.angle) % 360
        return State(new_angle)

# 定义旋转问题的启发函数
def heuristic(state, goal):
    # 启发函数为角度差的绝对值
    return abs(state.angle - goal.angle)

# 定义A*算法
def astar(start, goal):
    open_set = {start}
    closed_set = set()
    g_score = {start: 0}
    f_score = {start: heuristic(start, goal)}

    while open_set:
        current = min(open_set, key=lambda state: f_score[state])

        if current == goal:
            # 找到了目标状态
            return True

        open_set.remove(current)
        closed_set.add(current)

        for action in [Action(-90), Action(90)]:
            neighbor = action.apply(current)
            tentative_g_score = g_score[current] + action.cost(current)

            if neighbor in closed_set and tentative_g_score >= g_score[neighbor]:
                continue

            if neighbor not in open_set or tentative_g_score < g_score[neighbor]:
                g_score[neighbor] = tentative_g_score
                f_score[neighbor] = g_score[neighbor] + heuristic(neighbor, goal)
                open_set.add(neighbor)

    # 无法找到目标状态
    return False

# 测试代码
start_state = State(0)
goal_state = State(180)
if astar(start_state, goal_state):
    print("可以从起始状态旋转到目标状态")
else:
    print("无法从起始状态旋转到目标状态")

在上面的代码中，我们首先定义了旋转问题的状态类State和操作类Action。然后，我们定义了启发函数heuristic，它用于评估当前状态和目标状态之间的距离。接下来，我们实现了A*算法astar，它使用了优先级队列来管理待处理的状态，并根据启发函数和代价函数来选择下一个状态。最后，我们使用测试代码来验证算法的正确性。

这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行适当的修改和调整。希望这个示例能够帮助你理解A*算法与旋转问题的解决方法。