代价树搜索生活应用实例python代码

代价树搜索（Cost Tree Search）是一种常用的人工智能算法，可以应用于很多实际生活场景中，比如优化路径规划、机器人行走等。以下是一个基于 Python 的代价树搜索实例代码：

import heapq

def cost_tree_search(graph, start, goal):
    queue = [(0, start, [])]
    visited = set()

    while queue:
        (cost, node, path) = heapq.heappop(queue)

        if node not in visited:
            visited.add(node)
            path = path + [node]

            if node == goal:
                return (cost, path)

            for neighbor in graph[node]:
                c = graph[node][neighbor]
                heapq.heappush(queue, (cost + c, neighbor, path))

    return None

# 测试代码
graph = {
    'A': {'B': 1, 'C': 5},
    'B': {'D': 3},
    'C': {'D': 2},
    'D': {'E': 4},
    'E': {}
}

print(cost_tree_search(graph, 'A', 'E'))

上述代码中，我们定义了一个 `cost_tree_search` 函数，接收一个图 `graph`、起点 `start` 和终点 `goal` 作为参数。在函数内部，我们使用了一个优先队列 `queue` 来存储代价和节点信息，以及一个集合 `visited` 来记录已经访问过的节点。不断从队列中取出代价最小的节点，并将其加入到 `visited` 集合中。如果当前节点为终点 `goal`，则返回代价和路径信息；否则，将当前节点的邻居节点加入到队列中。

在测试代码中，我们使用了一个简单的图作为输入，输出从起点 `A` 到终点 `E` 的最短路径和代价。