请用代码实现使用angr中的蒙特卡洛树搜索策略探索整个程序路径并在探索完成后输出探索到的总分支数及基本块个数

以下是使用 angr 中的蒙特卡洛树搜索策略探索整个程序路径并在探索完成后输出探索到的总分支数及基本块个数的示例代码：

import angr

# 创建一个 angr 项目
proj = angr.Project('/path/to/binary')

# 初始化一个初始状态
state = proj.factory.entry_state()

# 初始化一个 MCTSExplorer 探索技术
mcts_explorer = angr.exploration_techniques.MCTSExplorer(
    num_samples=10,  # 每个基本块执行的符号执行次数
    num_rounds=5,  # 蒙特卡洛树搜索的迭代次数
    heuristic=angr.exploration_techniques.ExplorerHeuristic(),  # 探索策略
)

# 开始探索
path_group = proj.factory.path_group(state, immutable=False)
path_group.use_technique(mcts_explorer)
path_group.run()

# 输出探索结果
print("Total branches explored:", path_group.branches_explored)
print("Total basic blocks explored:", path_group._stashes['deadended'].size())

在这个示例代码中，我们创建了一个 angr 项目对象以及一个初始状态对象。然后，我们初始化了一个 MCTSExplorer 探索技术，其中 num_samples 参数用于指定每个基本块执行的符号执行次数，num_rounds 参数用于指定蒙特卡洛树搜索的迭代次数，heuristic 参数用于指定探索策略。接着，我们将 MCTSExplorer 技术添加到路径组对象中，并执行路径探索。最后，我们输出了探索结果。

需要注意的是，使用蒙特卡洛树搜索策略进行路径探索可能会非常耗时，因此需要根据具体情况调整 num_samples 和 num_rounds 参数的值，以平衡探索效率和探索质量。