用C++编程，使用深度优先算法解决农夫过河问题

农夫过河问题是一个经典的搜索问题，可以使用深度优先算法进行求解。以下是使用C++编程语言实现的示例代码：

#include <iostream>
#include <stack>
#include <unordered_set>

using namespace std;

// 定义状态结构体
struct State {
    int farmer;  // 农夫所在的岸边，0表示左岸，1表示右岸
    int wolf;    // 狼所在的岸边，0表示左岸，1表示右岸
    int goat;    // 羊所在的岸边，0表示左岸，1表示右岸
    int cabbage; // 卷心菜所在的岸边，0表示左岸，1表示右岸

    bool operator==(const State& other) const {
        return farmer == other.farmer && wolf == other.wolf &&
               goat == other.goat && cabbage == other.cabbage;
    }
};

// 定义哈希函数
struct HashFunc {
    size_t operator()(const State& state) const {
        return state.farmer * 8 + state.wolf * 4 + state.goat * 2 +
               state.cabbage * 1;
    }
};

// 判断当前状态是否合法
bool is_valid(const State& state) {
    if (state.wolf == state.goat && state.farmer != state.wolf) {
        return false; // 狼吃羊
    }
    if (state.goat == state.cabbage && state.farmer != state.goat) {
        return false; // 羊吃卷心菜
    }
    return true;
}

// 判断当前状态是否为目标状态
bool is_goal(const State& state) {
    return state.farmer == 1 && state.wolf == 1 &&
           state.goat == 1 && state.cabbage == 1;
}

// 打印状态
void print_state(const State& state) {
    cout << "Farmer: " << (state.farmer == 0 ? "Left" : "Right") << endl;
    cout << "Wolf: " << (state.wolf == 0 ? "Left" : "Right") << endl;
    cout << "Goat: " << (state.goat == 0 ? "Left" : "Right") << endl;
    cout << "Cabbage: " << (state.cabbage == 0 ? "Left" : "Right") << endl;
}

// 深度优先搜索
bool dfs(State state, stack<State>& path, unordered_set<State, HashFunc>& visited) {
    if (!is_valid(state)) {
        return false;
    }

    if (is_goal(state)) {
        path.push(state);
        return true;
    }

    visited.insert(state);

    bool found = false;
    State next_state;

    // 农夫带狼过河
    if (state.farmer == state.wolf) {
        next_state = {1 - state.farmer, 1 - state.wolf, state.goat, state.cabbage};
        if (visited.find(next_state) == visited.end()) {
            found = dfs(next_state, path, visited);
        }
    }

    // 农夫带羊过河
    if (!found && state.farmer == state.goat) {
        next_state = {1 - state.farmer, state.wolf, 1 - state.goat, state.cabbage};
        if (visited.find(next_state) == visited.end()) {
            found = dfs(next_state, path, visited);
        }
    }

    // 农夫带卷心菜过河
    if (!found && state.farmer == state.cabbage) {
        next_state = {1 - state.farmer, state.wolf, state.goat, 1 - state.cabbage};
        if (visited.find(next_state) == visited.end()) {
            found = dfs(next_state, path, visited);
        }
    }

    // 农夫单独过河
    if (!found) {
        next_state = {1 - state.farmer, state.wolf, state.goat, state.cabbage};
        if (visited.find(next_state) == visited.end()) {
            found = dfs(next_state, path, visited);
        }
    }

    if (found) {
        path.push(state);
    }

    return found;
}

int main() {
    State initial_state = {0, 0, 0, 0};
    stack<State> path;
    unordered_set<State, HashFunc> visited;

    if (dfs(initial_state, path, visited)) {
        while (!path.empty()) {
            print_state(path.top());
            path.pop();
        }
    } else {
        cout << "No solution found." << endl;
    }

    return 0;
}

在上面的实现中，我们使用了一个 `State` 结构体来表示每个状态，其中 `farmer`、`wolf`、`goat` 和 `cabbage` 分别表示农夫、狼、羊和卷心菜所在的岸边。我们还定义了一个哈希函数 `HashFunc`，用于将状态映射到一个整数上，方便存储和查找。

在 `dfs` 函数中，我们首先判断当前状态是否合法，如果不合法就返回 `false`。然后判断当前状态是否为目标状态，如果是就返回 `true`，并将当前状态压入路径栈中。否则，我们尝试四种不同的过河方式，递归地搜索下去，直到找到目标状态或者无解为止。

最后，在 `main` 函数中，我们调用 `dfs` 函数进行搜索，如果找到了解就依次打印路径栈中的状态，否则输出提示信息。