在A*算法中，有时会遇到无限循环的问题，即算法陷入了一个无限循环的状态，无法终止。这通常是由于以下几种情况导致的：

1. 启发式函数（heuristic function）设置不当：启发式函数用于估计从当前节点到目标节点的代价。如果启发式函数设置不合理，可能导致算法陷入无限循环。在这种情况下，需要重新评估启发式函数的设计，确保其能够提供准确的估计。

2. 地图或图的表示问题：A*算法通常在图或地图上进行搜索。如果图或地图的表示有问题，可能导致算法陷入无限循环。在这种情况下，需要检查图或地图的表示是否正确，并确保算法能够正确地遍历所有节点。

3. 开放列表（open list）和关闭列表（closed list）的管理问题：A*算法中使用开放列表和关闭列表来存储待扩展的节点和已经扩展的节点。如果管理不当，可能导致算法陷入无限循环。在这种情况下，需要仔细检查开放列表和关闭列表的实现，并确保算法能够正确地添加和移除节点。

解决方法如下：

1. 检查启发式函数的设计，确保其能够提供准确的估计。

2. 仔细检查图或地图的表示，确保其能够正确地遍历所有节点。

3. 仔细检查开放列表和关闭列表的管理，确保算法能够正确地添加和移除节点。

4. 添加一个最大迭代次数的限制，当达到最大迭代次数时，强制终止算法。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何添加最大迭代次数的限制：

def a_star(start, goal):
    open_list = [start]
    closed_list = []
    max_iterations = 1000
    iterations = 0
    
    while open_list:
        current_node = open_list.pop(0)
        closed_list.append(current_node)
        
        if current_node == goal:
            return current_node
        
        if iterations >= max_iterations:
            break
        
        iterations += 1
        
        # 扩展当前节点，生成子节点
        children = expand(current_node)
        
        for child in children:
            if child in closed_list:
                continue
            
            # 计算子节点的启发式值和代价值
            child.heuristic = calculate_heuristic(child, goal)
            child.cost = calculate_cost(child)
            child.total_cost = child.heuristic + child.cost
            
            # 将子节点添加到开放列表
            open_list.append(child)
            
        # 根据子节点的总代价值排序开放列表
        open_list.sort(key=lambda x: x.total_cost)
    
    return None

在上述示例代码中，添加了一个最大迭代次数的限制，当迭代次数超过最大值时，算法会强制终止，并返回空值。这样可以避免算法陷入无限循环的情况。