def heuristic(state, goal_state, model): features = model.predict(np.array([state])) estimate_distance = model.predict(np.array([goal_state])) - features return np.linalg.norm(estimate_distance)中节点中节点状态十个什么参数、

在这段代码中，heuristic函数接收三个参数：当前节点的状态state、目标状态goal_state和模型model。其中，state和goal_state都是表示状态的向量，而model是用来计算状态特征的模型。

具体来说，model.predict(np.array([state]))会返回当前状态state的特征向量features，estimate_distance则表示目标状态goal_state的特征向量与当前状态的特征向量之间的差距。最后，通过np.linalg.norm计算欧几里得距离，得到estimate_distance的范数，作为启发式函数的返回值。这个值表示当前状态到达目标状态的预估距离，用于评估搜索算法中的节点优先级。

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class Node(Generic[T]): def __init__(self, state: T, parent: Optional[Node], cost: float = 0, heuristic: float = 0) -> None: self.state: T = state self.parent: Optional[Node] = parent self.cost: float = cost self.heuristic = heuristic def __lt__(self, other): return (self.cost + self.heuristic) < (other.cost + other.heuristic) def node_to_path2(node: Node[T]) -> List[T]: path: List[T] = [node.state] while node.parent is not None: node = node.parent path.append(node.state) # print(node.state) path.reverse() return path class PriorityQueue(Generic[T]): def __init__(self): self._container: List[T] = [] @property def empty(self): return not self._container def push(self, item: T): heappush(self._container, item) def pop(self): return heappop(self._container) def __repr__(self): return repr(self._container)这段代码每行什么意思帮我加上注释

# 定义节点类，泛型类型为 T
class Node(Generic[T]):
def __init__(self, state: T, parent: Optional[Node], cost: float = 0, heuristic: float = 0) -> None:
self.state: T = state # 节点的状态
self.parent: Optional[Node] = parent # 节点的父节点
self.cost: float = cost # 起点到该节点的路径代价
self.heuristic = heuristic # 该节点到终点的估计代价（启发函数值）

def __lt__(self, other): # 重载小于号，用于优先队列的比较
return (self.cost + self.heuristic) < (other.cost + other.heuristic)

# 定义将节点转化为路径的函数，泛型类型为 T
def node_to_path2(node: Node[T]) -> List[T]:
path: List[T] = [node.state] # 路径，初始化为节点的状态
while node.parent is not None: # 如果节点有父节点
node = node.parent # 将当前节点更新为其父节点
path.append(node.state) # 将父节点的状态加入路径中
path.reverse() # 将路径反转，使其按照起点到终点的顺序排列
return path

# 定义优先队列类，泛型类型为 T
class PriorityQueue(Generic[T]):
def __init__(self):
self._container: List[T] = [] # 容器，用于存储元素

@property
def empty(self): # 判断队列是否为空
return not self._container

def push(self, item: T): # 将元素加入队列
heappush(self._container, item)

def pop(self): # 从队列中取出最小元素
return heappop(self._container)

def __repr__(self): # 重载输出函数，输出队列中的元素
return repr(self._container)

def astar(initial: T, goal_test: Callable[[T], bool], successors: Callable[[T], List[T]], heuristic: Callable[[T], float]) -> Optional[Node[T]]: frontier: PriorityQueue[Node[T]] = PriorityQueue() frontier.push(Node(initial, None, 0.0, heuristic(initial))) explored: Dict[T, float] = {initial: 0.0} while not frontier.empty: current_node: Node[T] = frontier.pop() current_state: T = current_node.state if goal_test(current_state): return current_node for child in successors(current_state): new_cost: float = current_node.cost + 1 if child not in explored or explored[child] > new_cost: explored[child] = new_cost frontier.push(Node(child, current_node, new_cost, heuristic(child))) return None这段代码每行什么意思帮我加上注释

# 定义 astar 函数
def astar(initial: T, goal_test: Callable[[T], bool], successors: Callable[[T], List[T]], heuristic: Callable[[T], float]) -> Optional[Node[T]]:
    
    # 创建一个优先队列，用于存储节点
    frontier: PriorityQueue[Node[T]] = PriorityQueue()
    
    # 将初始节点加入队列
    frontier.push(Node(initial, None, 0.0, heuristic(initial)))
    
    # 创建一个字典，用于存储已经探索过的节点
    explored: Dict[T, float] = {initial: 0.0}
    
    # 当队列不为空时，循环执行以下操作
    while not frontier.empty:
        
        # 取出队列中最高优先级（最小代价）的节点
        current_node: Node[T] = frontier.pop()
        
        # 获取当前节点的状态
        current_state: T = current_node.state
        
        # 如果当前状态是目标状态，直接返回当前节点
        if goal_test(current_state):
            return current_node
        
        # 遍历当前节点的所有子节点
        for child in successors(current_state):
            
            # 计算到达子节点的代价
            new_cost: float = current_node.cost + 1
            
            # 如果子节点还没有被探索过，或者到达该子节点的代价更小，就将该子节点加入队列
            if child not in explored or explored[child] > new_cost:
                explored[child] = new_cost
                frontier.push(Node(child, current_node, new_cost, heuristic(child)))
    
    # 如果队列为空，说明没有找到目标状态，返回 None
    return None

这段代码实现了 A* 算法，用于搜索从初始状态到目标状态的最短路径。函数的参数包括：

- `initial`: 初始状态
- `goal_test`: 判断当前状态是否是目标状态的函数
- `successors`: 生成当前状态的所有子状态的函数
- `heuristic`: 估价函数，用于估算从当前状态到目标状态的最小代价

函数的返回值是一条最短路径上的节点链表，每个节点包含了当前状态、到达该状态的代价、父节点以及从初始状态到该状态的总代价。