在Airflow Taskflow API中，分支DAG是一种常见的需求，它允许根据先前任务的结果来决定下一步要执行的任务。以下是一个解决分支DAG问题的代码示例：

from airflow.decorators import dag, task
from airflow.operators.python import BranchPythonOperator
from airflow.utils.trigger_rule import TriggerRule

@dag(default_args=default_args, schedule_interval=None, start_date=datetime(2022, 1, 1), catchup=False)
def branch_dag_example():
    
    @task
    def check_condition():
        # 检查某个条件，根据条件返回分支的名称
        if condition:
            return 'task_a'
        else:
            return 'task_b'

    @task
    def task_a():
        # 执行任务A的逻辑
        pass

    @task
    def task_b():
        # 执行任务B的逻辑
        pass

    @task(trigger_rule=TriggerRule.NONE_FAILED)
    def final_task():
        # 执行最终任务的逻辑
        pass

    condition_check = check_condition()
    branch_op = BranchPythonOperator(
        task_id='branch_task',
        python_callable=check_condition,
        dag=dag
    )

    task_a = task_a()
    task_b = task_b()
    final_task = final_task()

    # 设置任务之间的依赖关系
    branch_op >> [task_a, task_b]
    [task_a, task_b] >> final_task

branch_dag = branch_dag_example()

上述代码示例中包含了一个分支DAG的完整结构。首先，我们定义了一个检查条件的任务check_condition()，它根据某个条件的结果返回要执行的分支名称。

然后，在branch_dag_example()函数中，我们定义了三个任务：task_a()，task_b()和final_task()，分别表示要执行的任务A、任务B和最终任务。我们还定义了一个BranchPythonOperator，它的python_callable参数指定了检查条件的任务，以及要执行的分支任务。

最后，我们通过设置任务之间的依赖关系来构建完整的分支DAG。branch_op任务通过>>操作符连接到分支任务task_a和task_b，而分支任务又通过>>操作符连接到最终任务final_task。

通过这样的设置，当分支DAG被触发时，首先执行branch_op任务，它会根据条件的结果选择要执行的分支任务。然后，分支任务会依次执行，最后执行最终任务。

请根据实际需求修改上述代码示例中的任务逻辑和条件检查部分。