python反恐精英代码类似的编程_敲代码学Python：CS188之实现深度优先搜索

深度优先搜索是一种重要的搜索算法，适用于许多问题，如图形遍历、路径查找和迷宫解决等。下面是一个用Python实现深度优先搜索的示例代码，类似于反恐精英游戏的代码。

class GameState:
    def __init__(self, position, ammo, enemies):
        self.position = position
        self.ammo = ammo
        self.enemies = enemies

    def get_legal_moves(self):
        moves = []
        # 获取所有可能的移动
        for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]:
            new_pos = (self.position[0] + dx, self.position[1] + dy)
            if new_pos[0] >= 0 and new_pos[0] < 10 and new_pos[1] >= 0 and new_pos[1] < 10:
                moves.append(new_pos)
        # 如果有弹药，则可以射击
        if self.ammo > 0:
            for enemy in self.enemies:
                if abs(enemy[0] - self.position[0]) + abs(enemy[1] - self.position[1]) == 1:
                    moves.append(('shoot', enemy))
        return moves

    def generate_successor(self, move):
        new_pos = move
        new_ammo = self.ammo
        new_enemies = self.enemies[:]
        # 如果是射击，则弹药减一，敌人减少一个
        if type(move) == tuple:
            if move in self.enemies:
                new_enemies.remove(move)
            new_ammo -= 1
        return GameState(new_pos, new_ammo, new_enemies)


def depth_first_search(initial_state, goal_state):
    visited = set()
    stack = [(initial_state, [])]
    while stack:
        state, actions = stack.pop()
        if state.position == goal_state.position and state.enemies == []:
            return actions
        if state in visited:
            continue
        visited.add(state)
        for move in state.get_legal_moves():
            new_state = state.generate_successor(move)
            stack.append((new_state, actions + [move]))
    return None

# 测试代码
initial_state = GameState((0, 0), 1, [(3, 3), (5, 5)])
goal_state = GameState((9, 9), 0, [])
actions = depth_first_search(initial_state, goal_state)
print(actions)

在上面的代码中，我们首先定义了一个 `GameState` 类，表示游戏状态。`GameState` 类有三个属性：`position` 表示当前位置，`ammo` 表示当前弹药数量，`enemies` 表示剩余敌人的位置。`get_legal_moves` 方法返回所有合法的移动和射击动作。`generate_successor` 方法根据动作生成新的状态。

然后我们定义了一个 `depth_first_search` 函数，使用栈实现深度优先搜索。`visited` 集合用于记录已经访问过的状态，`stack` 则是存储待访问的状态和动作的栈。如果找到了目标状态，则返回对应的动作序列；否则返回 `None`。

最后，我们使用测试代码创建了一个初始状态和目标状态，并使用 `depth_first_search` 函数搜索从初始状态到目标状态的动作序列。