请你给我找一个适合强化学习的策略树算法 代码

一个适合强化学习的策略树算法是 Monte Carlo Tree Search (MCTS)。它是一种基于模拟的搜索算法，广泛应用于许多领域，包括游戏和机器人控制。

以下是一个简单的 Python 实现：

import math
import random

class Node:
    def __init__(self, state, parent=None):
        self.state = state
        self.parent = parent
        self.children = []
        self.visits = 0
        self.reward = 0.0

    def add_child(self, child_state):
        child = Node(child_state, self)
        self.children.append(child)
        return child

    def update(self, reward):
        self.reward += reward
        self.visits += 1

    def fully_expanded(self):
        return len(self.children) == len(self.state.get_actions())

    def best_child(self, c=1.4):
        choices_weights = [(c.reward / c.visits) + c.visits * math.sqrt(2 * math.log(self.visits) / c.visits)
                           for c in self.children]
        return self.children[choices_weights.index(max(choices_weights))]

    def rollout_policy(self):
        return random.choice(self.state.get_actions())

    def rollout(self):
        current_rollout_state = self.state
        while not current_rollout_state.is_terminal():
            current_rollout_state = current_rollout_state.apply_action(self.rollout_policy())
        return current_rollout_state.reward()

    def backpropagate(self, reward):
        self.update(reward)
        if self.parent:
            self.parent.backpropagate(reward)


def mcts(root, n):
    for i in range(n):
        node = root
        while not node.state.is_terminal():
            if not node.fully_expanded():
                new_node = node.add_child(random.choice([a for a in node.state.get_actions() if a not in [c.state for c in node.children]]))
                reward = new_node.rollout()
                new_node.backpropagate(reward)
                break
            else:
                node = node.best_child()
        else:
            continue
        break
    return max(root.children, key=lambda c: c.visits).state

这里的 `Node` 类表示策略树的节点。它包含一个状态、一个父节点、一些子节点、访问计数和奖励总和。`mcts` 函数执行 MCTS 算法。它从根节点开始，重复以下步骤，直到遇到终止状态：

1. 如果当前节点未被完全扩展，则扩展一个新的子节点，并执行随机策略进行模拟，并将模拟结果反向传播到其父节点。
2. 否则，选择最佳子节点并移动到那里。

最后，函数返回访问次数最多的子节点的状态。

请注意，这只是一个简单的实现，可能需要根据具体应用场景进行修改。