猴子摘香蕉动态代码

这里是猴子摘香蕉问题的 Python 代码实现：

def solve_puzzle(height, max_distance, initial_position, target_position, obstacles):
    def dfs(position, path):
        if position == target_position:
            return True, path
        if len(path) == max_distance:
            return False, []
        for dx, dy in [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)]:
            new_pos = (position[0] + dx, position[1] + dy)
            if (new_pos[0] < 0 or new_pos[0] >= height or
                new_pos[1] < 0 or new_pos[1] >= height or
                new_pos in obstacles or new_pos in path):
                continue
            found, new_path = dfs(new_pos, path + [new_pos])
            if found:
                return True, new_path
        return False, []

    found, path = dfs(initial_position, [initial_position])
    if found:
        return path
    else:
        return []

这个示例代码中，我们定义了一个名为 `solve_puzzle` 的函数，它接受五个参数：猴子所在的高度 `height`，猴子能够移动的最大距离 `max_distance`，猴子的初始位置 `initial_position`，香蕉所在的位置 `target_position`，以及障碍物的位置 `obstacles`。这个函数使用深度优先搜索算法来寻找从初始位置到达香蕉的路径，并返回路径。如果找不到路径，则返回空列表。

在 `dfs` 函数中，我们使用递归算法来遍历所有可能的路径。在每一步中，我们检查猴子是否能够移动到一个新的位置。如果新位置是目标位置，则返回 True 和路径。如果已经走过了最大距离，或者无法移动到新位置，则返回 False 和空列表。如果没有找到路径，则返回空列表。

在 `solve_puzzle` 函数中，我们调用 `dfs` 函数来解决猴子摘香蕉问题，并传入五个参数。如果找到了路径，则返回路径。否则，返回空列表。