UCS算法python

UCS算法是一种使用优先级队列的最佳算法，用于遍历或搜索加权树、树结构或图的树搜索算法。在Python中，可以通过以下步骤实现UCS算法：

1. 定义节点类，包括节点名称、父节点、距离等属性。
2. 定义优先级队列，用于存储待扩展的节点。
3. 定义UCS算法函数，包括起始节点、目标节点和图等参数。
4. 初始化起始节点，并将其加入优先级队列。
5. 从优先级队列中取出距离起始节点最近的节点，并将其标记为已访问。
6. 遍历该节点的所有邻居节点，计算它们到起始节点的距离，并将它们加入优先级队列。
7. 重复步骤5和6，直到找到目标节点或者优先级队列为空。

以下是一个简单的UCS算法Python实现的示例代码：

import heapq

class Node:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.parent = None
        self.distance = float('inf')
        self.visited = False
        self.adjacent = {}

    def __lt__(self, other):
        return self.distance < other.distance

def ucs(start, goal, graph):
    start.distance = 0
    queue = [(0, start)]
    while queue:
        current_distance, current_node = heapq.heappop(queue)
        if current_node == goal:
            path = []
            while current_node is not None:
                path.append(current_node.name)
                current_node = current_node.parent
            return path[::-1]
        current_node.visited = True
        for neighbor, weight in current_node.adjacent.items():
            if not neighbor.visited:
                distance = current_distance + weight
                if distance < neighbor.distance:
                    neighbor.distance = distance
                    neighbor.parent = current_node
                    heapq.heappush(queue, (distance, neighbor))
    return None