python启发式搜索算法获取旗子在矩阵中的位置action函数怎么写

在Python中，启发式搜索算法（如A*、Dijkstra等）通常用于寻找从起点到终点的最短路径。对于在一个二维矩阵（棋盘）中寻找旗子的位置，我们需要编写一个`action`函数，它接收当前的状态（当前位置和已知信息），并返回一组可行的动作（即下一步可以移动的方向）。这个动作函数可能会包括上、下、左、右四个方向，如果当前位置不是边界，并且目标旗子所在位置允许移动。

下面是一个简化的例子，假设我们有一个简单的状态表示为元组`(x, y)`（代表行索引和列索引），并且我们知道哪些位置有旗子：

def heuristic(state, target):
    # 假设曼哈顿距离作为启发式函数，计算两者之间的距离
    return abs(state[0] - target[0]) + abs(state[1] - target[1])

def action(state, matrix, flag_positions):
    x, y = state
    possible_actions = [(dx, dy) for dx in [-1, 0, 1] for dy in [-1, 0, 1] if 0 <= x + dx < len(matrix) and 0 <= y + dy < len(matrix) and (x + dx, y + dy) not in flag_positions]
    return possible_actions

# 使用示例
start_position = (0, 0)
flag_position = (3, 4)  # 假设旗子在这里
matrix = [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0]]  # 矩阵，其中1表示可以通行
current_state = start_position
next_actions = action(current_state, matrix, {tuple(flag_position)})

`action`函数首先生成所有合法的移动方向，然后排除旗子位置。在这个例子中，`heuristic`函数可以根据实际情况调整，比如欧几里得距离或更复杂的评估函数。