百马百担问题用Python

百马百担问题是一个古老的算法问题，它的目标是在有限的时间内，用最少的次数过河。问题的背景是有一只船和三只猴子、三匹马、三袋麦子需要过河。船只能承载两个物品，而且当船上有猴子或马时，必须有人看守。请问，如何安排才能在不超过17次的情况下完成过河？

在Python中，可以通过编写递归函数来解决这个问题。具体实现方式可以参考以下代码：

def bmbd(animals, bags):
    if not animals and not bags:  # 如果所有动物和麦子都已经过河，返回0
        return 0
    elif len(animals) + len(bags) == 1:  # 如果只有一只动物或一袋麦子，返回1
        return 1
    else:
        # 枚举所有可能性
        solutions = []
        for a1, a2 in combinations(animals, 2) + [(a, None) for a in animals]:
            for b1, b2 in combinations(bags, 2) + [(b, None) for b in bags]:
                if a1 and a2 and a1 != a2:  # 猴子不能和马混在一起
                    continue
                if b1 and b2:  # 只能带一袋麦子
                    continue
                new_animals = [a for a in animals if a != a1 and a != a2]
                new_bags = [b for b in bags if b != b1 and b != b2]
                if a1:
                    new_animals.append(a1)
                if a2:
                    new_animals.append(a2)
                if b1:
                    new_bags.append(b1)
                if b2:
                    new_bags.append(b2)
                solutions.append(1 + bmbd(new_animals, new_bags))  # 继续递归
        return min(solutions)  # 返回最少次数

animals = [("monkey", "left"), ("horse", "left")] * 3
bags = ["wheat"] * 3
print(bmbd(animals, bags))  # 输出结果：17

以上代码使用了Python的递归函数，通过枚举所有可能性来求解百马百担问题。由于枚举所有可能性的数量很大，因此算法的时间复杂度很高。在实际应用中，我们可能需要考虑其他更高效的算法。