visited.add(state)这行代码出现了TypeError: unhashable type: 'list'的错误要怎么改

这个错误通常出现在使用了不可哈希（unhashable）的数据类型作为集合的元素时。在这个错误信息中，出现了'list'，说明你在将一个列表作为集合的元素来使用。而列表是可变对象，不能被哈希，所以会出现这个错误。

如果你想要将列表作为集合的元素，可以将列表转换成元组（tuple），因为元组是不可变对象，是可以被哈希的。可以将代码修改为：

visited.add(tuple(state))

这样就可以避免这个错误了。

相关问题

代码报错Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError at home.rc.dfs(rc.java:29) at home.rc.dfs(rc.java:51)请修改代码

这个错误是由于递归调用dfs()方法时，栈空间不足而导致的。我们可以通过增加栈空间的方式来解决这个问题。

修改方法如下：

在执行程序时，增加栈空间的大小，例如：

java -Xss4m RiverCrossingProblem

这将增加栈空间的大小为4MB。

另外，注意在dfs()方法中，如果当前状态已经存在于已访问的状态中，则不再递归调用dfs()方法，避免重复搜索。

修改后的代码如下：

import java.util.*;

public class RiverCrossingProblem {
    static final int WOLF = 1;
    static final int SHEEP = 2;
    static final int VEGETABLES = 3;
    static final int EMPTY = 0;

    static final int LEFT = 0;
    static final int RIGHT = 1;

    static final int[][] STATE = { { 0, 0, 0 }, { WOLF, SHEEP, VEGETABLES } };

    static boolean isValid(int[] state) {
        if (state[WOLF] == state[SHEEP] && state[WOLF] != state[EMPTY])
            return false;
        if (state[SHEEP] == state[VEGETABLES] && state[SHEEP] != state[EMPTY])
            return false;
        return true;
    }

    static boolean isFinalState(int[] state) {
        return Arrays.equals(state, STATE[1]);
    }

    static void dfs(int[] state, int side, List<String> solution, Set<String> visited) {
        if (!isValid(state))
            return;
        if (isFinalState(state))
            return;
        String key = Arrays.toString(state) + side;
        if (visited.contains(key))
            return;
        visited.add(key);
        int[] newState = new int[state.length];
        for (int i = 0; i < state.length; i++) {
            if (state[i] == side) {
                newState = Arrays.copyOf(state, state.length);
                newState[i] = 1 - side;
                String action = "";
                switch (i) {
                case WOLF:
                    action = "wolf";
                    break;
                case SHEEP:
                    action = "sheep";
                    break;
                case VEGETABLES:
                    action = "vegetables";
                    break;
                }
                solution.add(action + " -> " + (side == LEFT ? "right" : "left"));
                dfs(newState, 1 - side, solution, visited);
                if (isFinalState(newState))
                    return;
                solution.remove(solution.size() - 1);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] state = { WOLF, SHEEP, VEGETABLES, 1 };
        List<String> solution = new ArrayList<>();
        Set<String> visited = new HashSet<>();
        dfs(state, 1, solution, visited);
        for (String step : solution) {
            System.out.println(step);
        }
    }
}

在dfs()方法中，增加了一个Set<String>类型的visited，用于存储已经访问过的状态。在递归调用dfs()方法之前，先检查当前状态是否已经存在于visited集合中，如果是，则不再递归调用dfs()方法。

这样做可以避免重复搜索，从而减少栈空间的使用，避免StackOverflowError错误。

import heapqclass Graph: def __init__(self, vertices): self.vertices = vertices self.adjacency_list = {v: [] for v in vertices} def add_edge(self, u, v, weight): self.adjacency_list[u].append((v, weight)) self.adjacency_list[v].append((u, weight)) def dijkstra(self, source): heap = [(0, source)] visited = set() shortest_distances = {v: float('inf') for v in self.vertices} shortest_distances[source] = 0 while heap: (dist, current_vertex) = heapq.heappop(heap) if current_vertex in visited: continue visited.add(current_vertex) for (neighbor, weight) in self.adjacency_list[current_vertex]: distance = dist + weight if distance < shortest_distances[neighbor]: shortest_distances[neighbor] = distance heapq.heappush(heap, (distance, neighbor)) for v in self.vertices: print(f"{source}->{v}的最短路径为：{v} 长度：{shortest_distances[v]}")# 测试代码vertices = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']graph = Graph(vertices)graph.add_edge('A', 'B', 6)graph.add_edge('A', 'D', 1)graph.add_edge('B', 'C', 5)graph.add_edge('B', 'D', 2)graph.add_edge('B', 'E', 2)graph.add_edge('C', 'E', 5)graph.add_edge('D', 'E', 1)graph.dijkstra('A')

这是一个使用 Dijkstra 算法求解最短路径的代码。假设有一个无向图，使用字典 `adjacency_list` 存储每个顶点的邻接表。在 `dijkstra` 方法中，首先将起始顶点放入堆中，然后使用 `visited` 集合记录已经访问过的顶点。使用字典 `shortest_distances` 记录每个顶点到起始顶点的最短距离，初始值为正无穷。当从堆中弹出一个顶点时，如果该顶点已经被访问过，则直接跳过。否则遍历该顶点的所有邻居，计算它们到起始顶点的距离，并更新 `shortest_distances` 和堆。最后，打印出起始顶点到每个顶点的最短路径长度。

代码中给出了一个简单的测试例子，使用节点 A、B、C、D、E 构建一个无向图，并从起点 A 开始求解最短路径。