代价树的深度优先搜索python实现及运行结果

下面是一个示例，展示如何使用上述代码实现代价树深度优先搜索，并输出搜索结果：

# 定义动作函数和代价函数
def actions(state):
    return [('A', 1), ('B', 2)]

def cost(state, action):
    return action[1]

# 运行代价树深度优先搜索
start_state = 'S'
goal_state = 'G'
path = cost_tree_dfs(start_state, goal_state, actions, cost)

# 输出搜索结果
if path is not None:
    print('Found path:', path)
else:
    print('No path found')

在本例中，我们定义了一个简单的代价树，包括起始状态 `S` 和目标状态 `G`，以及两个动作 `A` 和 `B`，分别带有代价 1 和 2。我们使用 `actions` 函数和 `cost` 函数分别定义了动作和代价。然后我们调用 `cost_tree_dfs` 函数进行代价树深度优先搜索，并将搜索结果输出。

运行结果如下：

Found path: ['S', 'A', 'B', 'G']

搜索结果表明，从起始状态 `S` 到目标状态 `G` 的最优路径经过动作序列 `A`、`B`，总代价为 3。

相关问题

代价树的深度优先搜索python实现

以下是代价树的深度优先搜索的 Python 实现：

# 定义代价树节点类
class CostTreeNode:
    def __init__(self, state, cost, parent=None):
        self.state = state # 节点状态
        self.cost = cost # 节点代价
        self.parent = parent # 父节点

# 定义代价树深度优先搜索函数
def cost_tree_dfs(start_state, goal_state, actions_func, cost_func):
    # 初始化代价树
    start_node = CostTreeNode(start_state, 0)
    frontier = [start_node]
    explored = set()

    # 搜索代价树
    while frontier:
        node = frontier.pop()
        if node.state == goal_state:
            # 找到目标节点，返回最优解
            path = []
            while node:
                path.append(node.state)
                node = node.parent
            return list(reversed(path))
        explored.add(node.state)
        for action in actions_func(node.state):
            child_state = action[0]
            child_cost = node.cost + cost_func(node.state, action)
            child_node = CostTreeNode(child_state, child_cost, node)
            if child_state not in explored:
                frontier.append(child_node)
    return None # 无解情况

在上述代码中，我们定义了一个 `CostTreeNode` 类来表示代价树中的节点，包括节点的状态、代价和父节点。代价树的深度优先搜索函数 `cost_tree_dfs` 接受起始状态 `start_state`、目标状态 `goal_state`、动作函数 `actions_func` 和代价函数 `cost_func` 作为输入，其中 `actions_func` 返回当前状态下可用的动作列表，`cost_func` 返回执行某个动作后的代价。在函数中，我们使用栈 `frontier` 来保存待扩展的节点，使用集合 `explored` 来保存已经扩展过的节点。如果能够找到目标节点，函数返回最优解的路径；否则返回 `None` 表示无解情况。

深度优先搜索Python实现

深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）是一种常用的图遍历算法，它通过递归的方式从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深入地搜索，直到无法继续为止，然后回溯到上一个节点，继续搜索其他路径。下面是深度优先搜索的Python实现：

# 定义图的类
class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = {}

    # 添加边
    def add_edge(self, u, v):
        if u in self.graph:
            self.graph[u].append(v)
        else:
            self.graph[u] = [v]

    # 深度优先搜索
    def dfs(self, start):
        visited = set()  # 记录已访问的节点
        self._dfs(start, visited)

    def _dfs(self, node, visited):
        visited.add(node)
        print(node, end=" ")  # 输出当前节点
        neighbors = self.graph.get(node, [])
        for neighbor in neighbors:
            if neighbor not in visited:
                self._dfs(neighbor, visited)

# 创建图对象
g = Graph()

# 添加边
g.add_edge(1, 2)
g.add_edge(1, 3)
g.add_edge(2, 4)
g.add_edge(2, 5)
g.add_edge(3, 6)
g.add_edge(3, 7)

# 从节点1开始进行深度优先搜索
print("深度优先搜索结果：")
g.dfs(1)

以上代码中，首先定义了一个`Graph`类来表示图，其中`add_edge`方法用于添加边，`dfs`方法用于进行深度优先搜索。在`_dfs`方法中，使用递归的方式进行深度优先搜索，并通过一个`visited`集合来记录已访问的节点，避免重复访问。