基于搜索树的状态空间模型解决野人与修道士问题时使用buff数组来实现Open表和使用ResultVector数组来实现Closed表以及设计it数组和itmin数组实现在buff数组中选择估价函数最小的节点当做当前节点

在基于搜索树的状态空间模型中，使用buff数组来实现Open表和使用ResultVector数组来实现Closed表，并且设计it数组和itmin数组来实现在buff数组中选择估价函数最小的节点作为当前节点，具体实现步骤如下：

1. 定义一个大小为n的buff数组，用于存储待处理的节点。同时，定义一个大小为n的it数组，用于记录每个节点在buff数组中的位置。

2. 定义一个大小为n的ResultVector数组，用于存储已处理的节点。同时，定义一个大小为n的itmin数组，用于记录估价函数值最小的节点在ResultVector数组中的位置。

3. 将初始状态加入buff数组中，并将it[0]设置为0。

4. 设置itmin[0]为-1，表示当前buff数组中没有节点。

5. 对于每个节点i，计算它的估价函数值f(i)。

6. 将每个节点i加入buff数组中，并按照估价函数值从小到大排序。

7. 记录估价函数值最小的节点在itmin数组中的位置，如果当前buff数组为空，则itmin[0]为-1。

8. 从itmin数组中记录的位置开始，依次遍历ResultVector数组中的节点，找到估价函数值最小的节点j。

9. 将j加入buff数组中，并将it[i]设置为j在buff数组中的位置。

10. 将j从ResultVector数组中删除，并将itmin[i]设置为-1。

11. 对当前节点进行扩展，生成所有可能的子节点。

12. 重复步骤5~11，直到找到目标节点或者buff数组为空。

通过使用buff数组来实现Open表和使用ResultVector数组来实现Closed表，可以避免重复扩展相同的节点，并且保证搜索算法的效率和准确性。同时，通过设计it数组和itmin数组来实现在buff数组中选择估价函数最小的节点作为当前节点，可以快速找到最优解，并优化搜索算法的效率。