现有两个水壶A、B（初始状态下A、B均为空壶），以及无限多的水。两个水壶分别有一定容量，并且可以实施如下三种操作： 1. 向水壶中加满水（Fill）。 2. 倾空水壶（Empty）。 3. 将一个水壶中的水倒入另一个水壶中（Pour）。 在执行Pour操作时，如果第一个水壶空或者第二个水壶满则停止。比如，A、B均是8升的容量，现在A中已经有5升水，B中已经有6升水。将A中的水倒入B则只能倒2升，A中剩余5-2=3升水。 现已知两个空壶的容量，需要寻找一种操作序列以

实现一个目标容量的水量。为了方便，我们假设水壶A的容量为x升，水壶B的容量为y升，目标容量为z升。那么可以使用如下的思路来解决此问题：

1. 首先判断z是否大于x和y的最大公约数，如果大于则无法达到目标容量，直接返回False。

2. 接下来考虑如何实现目标容量z。可以使用深度优先搜索的方法，每次搜索时，将当前两个水壶的状态作为一个节点，然后向下搜索，尝试使用Fill、Empty和Pour操作来转移到新的状态。在搜索过程中，需要记录已经访问过的节点，避免重复搜索。

3. 如果最终找到了目标容量z的状态，则说明可以达到目标容量，返回True；如果搜索完所有可能的状态都没有找到目标容量，则说明无法达到目标容量，返回False。

下面是一份Python代码实现深度优先搜索的过程：

def canMeasureWater(x: int, y: int, z: int) -> bool:
    # 如果目标容量大于水壶容量之和或者z不是x和y的最大公约数的倍数，则无法达到目标容量
    if z > x + y or z % gcd(x, y) != 0:
        return False
    
    # 记录已经访问过的状态
    visited = set()
    
    # 深度优先搜索
    stack = [(0, 0)]
    while stack:
        a, b = stack.pop()
        if a == z or b == z or a + b == z:
            return True
        if (a, b) in visited:
            continue
        visited.add((a, b))
        # Fill操作
        stack.append((x, b))
        stack.append((a, y))
        # Empty操作
        stack.append((0, b))
        stack.append((a, 0))
        # Pour操作
        stack.append((max(0, a - (y - b)), min(a + b, y)))
        stack.append((min(a + b, x), max(0, b - (x - a))))
    
    # 没有找到目标容量
    return False

def gcd(x: int, y: int) -> int:
    if y == 0:
        return x
    return gcd(y, x % y)