士兵过河问题python

士兵过河问题是一道经典的编程问题，通常采用深度优先搜索或者动态规划等算法进行求解。在Python中，可以先定义一个递归函数来实现深度优先搜索算法，具体实现可以参考以下代码：

def dfs(n, left, right, tmp, res):
if len(tmp) == n:
res.append(tmp[:])
return
for i in range(len(left)):
if left[i] == 1:
left[i] = 0
tmp.append(i)
dfs(n, left, right, tmp, res)
tmp.pop()
left[i] = 1
if i+2 < len(left) and left[i] == 0 and left[i+1] == 0 and left[i+2] == 0:
left[i] = left[i+1] = left[i+2] = 1
tmp.append(i)
dfs(n, left, right, tmp, res)
tmp.pop()
left[i] = left[i+1] = left[i+2] = 0

def solve(n):
left = [1] * n
right = [0] * n
tmp = []
res = []
dfs(n, left, right, tmp, res)
return res

# 测试代码
n = 3
res = solve(n)
print(res)

在上述代码中，我们首先定义了一个递归函数dfs，它的参数分别为：n为士兵的数量，left为当前左岸士兵的状态，right为当前右岸士兵的状态，tmp为当前已经过河的士兵列表，res为最终的结果列表。在dfs函数中，我们首先判断是否已经过完河，如果是，则将当前的tmp加入res中，并返回。否则我们将尝试将当前左岸的一个士兵过河，或者将当前左岸的三个士兵过河（如果他们的位置连续且都是1的话）。具体实现可以参考代码中的注释。最后，在solve函数中，我们初始化左岸状态为1，右岸状态为0，调用dfs函数来求解可行的过河方案。