以上代码中 for prob, next_state, reward, done in env.P[state][action]: p[state, action, next_state] += prob r[state, action] += (reward * prob) 解释

这段代码是用来计算状态转移概率和即时奖励的。它通过遍历环境对象中的转移概率矩阵env.P[state][action]，其中state表示当前状态，action表示当前动作。

在每个转移中，我们使用四个变量prob、next_state、reward和done来遍历每个可能的下一个状态和对应的概率、即时奖励以及是否终止状态。其中，prob表示从当前状态经过当前动作转移到下一个状态的概率，next_state表示下一个状态的索引，reward表示在当前状态采取当前动作后获得的即时奖励，done表示是否达到了终止状态。

然后，根据这些变量的值，我们将转移概率累加到p数组中的对应位置（p[state, action, next_state]），并将即时奖励乘以概率后累加到r数组中的对应位置（r[state, action]）。

通过这样的遍历和累加操作，我们可以得到p数组和r数组，用于后续的线性规划求解最优值函数和最优动作值函数。