二叉树解决八枚硬币问题代码

以下是使用二叉树解决八枚硬币问题的示例代码：

class Node:
    def __init__(self, state, parent=None):
        self.state = state
        self.parent = parent
        self.children = []
        self.value = None

    def generate_children(self):
        for i in range(len(self.state)):
            for j in range(len(self.state)):
                if i != j and self.state[i] > 0 and self.state[j] < 4:
                    new_state = list(self.state)
                    amount = min(self.state[i], 4 - self.state[j])
                    new_state[i] -= amount
                    new_state[j] += amount
                    self.children.append(Node(new_state, self))

    def is_goal(self):
        return all(x == 4 for x in self.state)

    def __repr__(self):
        return str(self.state)


def minimax(node, depth, is_maximizing):
    if depth == 0 or node.is_goal():
        node.value = sum(node.state)
        return node.value

    if is_maximizing:
        max_value = float('-inf')
        for child in node.children:
            child_value = minimax(child, depth - 1, False)
            max_value = max(max_value, child_value)
        node.value = max_value
        return max_value
    else:
        min_value = float('inf')
        for child in node.children:
            child_value = minimax(child, depth - 1, True)
            min_value = min(min_value, child_value)
        node.value = min_value
        return min_value


def build_tree(root, depth):
    if depth == 0:
        return
    root.generate_children()
    for child in root.children:
        build_tree(child, depth - 1)


def find_best_move(root):
    best_value = float('-inf')
    best_child = None
    for child in root.children:
        if child.value > best_value:
            best_value = child.value
            best_child = child
    return best_child


def solve_coin_puzzle(initial_state):
    root = Node(initial_state)
    build_tree(root, 4)
    minimax(root, 4, True)
    best_move = find_best_move(root)
    path = []
    while best_move is not None:
        path.append(best_move.state)
        best_move = best_move.parent
    return path[::-1]

在上面的代码中，我们定义了一个 `Node` 类来表示状态空间树中的节点。`generate_children` 方法用于生成当前节点的所有子节点，`is_goal` 方法用于检查当前节点是否为目标状态，`minimax` 方法用于计算节点的最小值或最大值，`build_tree` 方法用于构建状态空间树，`find_best_move` 方法用于找到最佳的可行移动，`solve_coin_puzzle` 方法用于解决八枚硬币问题。

在 `solve_coin_puzzle` 方法中，我们首先创建了一个根节点，然后使用 `build_tree` 方法构建了一个深度为4的状态空间树。接下来，我们使用 `minimax` 方法计算了每个节点的最小值或最大值，并使用 `find_best_move` 方法找到了最佳的可行移动。最后，我们通过遍历节点的父节点来找到了从根节点到最佳移动的路径，并返回该路径作为解决方案。