void ExpandNode(MCNode tNode, int b, list<MCNode>& fringe) { MCNode node[5];//应用5条规则集生成新结点 if (b == 1) { for (int i = 0; i < 5; i++) node[i].b = 0; node[0].m = tNode.m - 1; node[0].c = tNode.c; node[1].m = tNode.m; node[1].c = tNode.c - 1; node[2].m = tNode.m - 1; node[2].c = tNode.c - 1; node[3].m = tNode.m - 2; node[3].c = tNode.c; node[4].m = tNode.m; node[4].c = tNode.c - 2; } else { for (int i = 0; i < 5; i++) node[i].b = 1; node[0].m = tNode.m + 1; node[0].c = tNode.c; node[1].m = tNode.m; node[1].c = tNode.c + 1; node[2].m = tNode.m + 1; node[2].c = tNode.c + 1; node[3].m = tNode.m + 2; node[3].c = tNode.c; node[4].m = tNode.m; node[4].c = tNode.c + 2; } for (int i = 0; i < 5; i++) if (IsLegal(node[i]) && !IsClosed(node[i])) fringe.push_front(node[i]);

这段代码通过应用5条规则集（即5种操作）来生成新的节点，并将合法的新节点加入到一个列表中以供后续搜索使用。其中`tNode`表示当前节点，`b`表示船的位置（0表示在左岸，1表示在右岸），`fringe`表示节点列表。

具体来说，代码首先根据船的位置初始化所有新节点的船的位置，并根据5种操作分别计算新节点的传教士和野人数量。然后，代码对于每个新节点，检查其是否合法（即传教士数量大于等于野人数量），并且是否已经在已探索过的节点中出现过。如果新节点合法且未出现过，则将其加入到节点列表中。

这段代码实现了野人与传教士过河问题中的状态空间搜索算法，并且可以使用不同的搜索策略（如广度优先搜索、深度优先搜索、A*搜索等）来寻找最优解。

相关问题

void main() { MCNode InitNode, unode; InitNode.m = 3; InitNode.c = 3; InitNode.b = 1; fringe.push_back(InitNode);//将初始状态空间加入到队列 while (!fringe.empty()) { unode = fringe.front(); fringe.pop_front(); if (IsGoal(unode)) { closed.push_back(unode); for (int i = 0; i != closed.size(); i++) cout << closed[i].m << "," << closed[i].c << "," << closed[i].b << endl; break; } if (!IsClosed(unode)) { closed.push_back(unode); ExpandNode(unode, unode.b, fringe); } } }

这段代码实现了野人与传教士过河问题的主要搜索流程。具体来说，代码首先定义了初始状态节点`InitNode`，表示3个传教士和3个野人都在左岸。然后，代码将初始状态加入节点列表`fringe`中。

接下来，代码进入一个循环，不断从`fringe`中取出一个节点`unode`，并将其从节点列表中移除。如果`unode`是目标节点，则将其加入到已探索节点列表`closed`中，并输出所有已探索节点的状态信息。否则，代码将`unode`加入到已探索节点列表中，并根据船的位置扩展新的节点，并将合法的新节点加入到节点列表`fringe`中。

这个循环将一直进行，直到找到目标节点或节点列表为空。由于野人与传教士过河问题是一个有限状态的问题，所以该算法一定会在有限步内找到解决方案。

el-tree expandNode

el-tree的expandNode函数用于展开节点。但是需要注意的是，如果在expandNode函数中没有设置loaded为true，那么再次点击小三角时仍然会调用expandTreeNode，会导致数据重新加载，加载后所有子节点的expanded属性被重置为false，即记不住原来的展开还是不展开状态，子节点全部变成不展开。\[2\]

为了实现动态加载，需要选择lazy加载模式，并定义加载时使用的方法。在el-tree组件中，可以通过设置load属性来指定加载方法。例如：

<el-tree
  ...
  :load="expandTreeNode"
  lazy
  ...
></el-tree>

在expandTreeNode方法中，可以根据节点的level和data属性来判断是否需要加载子节点。如果节点的level为0，表示根节点，可以直接返回一个空数组来表示没有子节点。如果节点的data属性中的childGetFlag为0，表示还未获取子节点，可以在此处自定义获取子节点的方法。如果节点的data属性中的childGetFlag为1，表示已经获取了子节点，可以直接返回子节点数组。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [element el-tree折叠收缩](https://blog.csdn.net/qq_30907845/article/details/123842746)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [el-tree动态加载、指定节点展开](https://blog.csdn.net/weixin_50552284/article/details/114693731)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]