代价树的深度优先搜索python实现
时间: 2023-07-29 19:12:15 浏览: 58
以下是代价树的深度优先搜索的 Python 实现:
```python
# 定义代价树节点类
class CostTreeNode:
def __init__(self, state, cost, parent=None):
self.state = state # 节点状态
self.cost = cost # 节点代价
self.parent = parent # 父节点
# 定义代价树深度优先搜索函数
def cost_tree_dfs(start_state, goal_state, actions_func, cost_func):
# 初始化代价树
start_node = CostTreeNode(start_state, 0)
frontier = [start_node]
explored = set()
# 搜索代价树
while frontier:
node = frontier.pop()
if node.state == goal_state:
# 找到目标节点,返回最优解
path = []
while node:
path.append(node.state)
node = node.parent
return list(reversed(path))
explored.add(node.state)
for action in actions_func(node.state):
child_state = action[0]
child_cost = node.cost + cost_func(node.state, action)
child_node = CostTreeNode(child_state, child_cost, node)
if child_state not in explored:
frontier.append(child_node)
return None # 无解情况
```
在上述代码中,我们定义了一个 `CostTreeNode` 类来表示代价树中的节点,包括节点的状态、代价和父节点。代价树的深度优先搜索函数 `cost_tree_dfs` 接受起始状态 `start_state`、目标状态 `goal_state`、动作函数 `actions_func` 和代价函数 `cost_func` 作为输入,其中 `actions_func` 返回当前状态下可用的动作列表,`cost_func` 返回执行某个动作后的代价。在函数中,我们使用栈 `frontier` 来保存待扩展的节点,使用集合 `explored` 来保存已经扩展过的节点。如果能够找到目标节点,函数返回最优解的路径;否则返回 `None` 表示无解情况。