用Python语言编程实现，用状态图搜索策略求解交通图中两地之间的最短路径

状态图搜索策略（State Space Search）是一种用于在图中搜索最短路径的算法。在交通图中，每个城市可以看作一个节点，每条道路可以看作一条边，边上带有权重表示两个城市之间的距离或时间。使用状态图搜索策略，可以求解两地之间的最短路径。

下面是使用Python实现状态图搜索策略求解交通图中两地之间的最短路径的示例代码：

from queue import PriorityQueue

def state_space_search(start, goal, successors_fn, heuristic_fn):
    frontier = PriorityQueue()
    frontier.put((0, start))  # 用元组表示节点的代价和状态
    came_from = {start: None}  # 记录每个节点的前驱节点
    cost_so_far = {start: 0}  # 记录从起点到每个节点的代价

    while not frontier.empty():
        _, current = frontier.get()

        if current == goal:
            break

        for successor, cost in successors_fn(current):
            new_cost = cost_so_far[current] + cost
            if successor not in cost_so_far or new_cost < cost_so_far[successor]:
                cost_so_far[successor] = new_cost
                priority = new_cost + heuristic_fn(successor, goal)
                frontier.put((priority, successor))
                came_from[successor] = current

    # 通过回溯前驱节点，构造路径
    path = []
    node = goal
    while node != start:
        path.append(node)
        node = came_from[node]
    path.append(start)
    path.reverse()
    return path

其中，`start` 和 `goal` 分别表示起点和终点，`successors_fn` 是一个函数，输入一个节点，返回该节点的所有可能的后继节点以及到达后继节点的代价，`heuristic_fn` 是一个函数，输入两个节点，返回从第一个节点到第二个节点的估计代价，例如距离或时间。函数中使用了优先队列（PriorityQueue）来维护待扩展的节点，每次从队列中取出代价最小的节点进行扩展。

为了求解最短路径，需要在算法中使用一个估价函数来估计从起点到终点的最短距离或时间。常用的估价函数有欧几里得距离、曼哈顿距离等。在交通图中，可以使用地图上两点之间的实际距离或时间作为估价函数。

该算法的时间复杂度为 $O(b^{d+1})$，其中 $b$ 是每个节点的平均分支因子，$d$ 是起点到终点的最短距离或时间。实际应用中，可以通过优化估价函数和剪枝的方式来提高效率。