农夫过河难题的问题描述，包括但不限于假设、决策目标、变量等。 • 用示意图等描述转化为搜索难题的形式、状态构造。 • 用步骤、框图、伪代码描述搜索农夫过河难题的Dijkstra算法。 • 编写该算法的Python代码，要求有必要注释，能够输出中间步骤。

农夫过河难题，也称为“农民桥”问题，是一个经典的搜索问题，通常涉及一个农民和他的两头牛想要过一座只允许一者通过的桥。假设条件如下：

1. **假设**：
- 每个人单独过河的速度都是固定的，例如农民速度为1单位时间，每头牛速度为0.5单位时间。
- 农民可以独自带一头牛过河，但同时只能带一头动物。
- 如果农民不在场，牛无法自行过河。

**决策目标**：
决策的目标是最优地让三者都安全抵达对岸，即在最短的时间内完成过河。

**状态构造**：
可以用二维数组或图表示，其中每个单元格代表一个状态，包含当前的位置（如农夫、第一头牛、第二头牛分别在起始点、桥的一端、对岸），以及到达这个状态所需的最小步数（时间）。

**搜索过程**：
- Dijkstra算法用于寻找从起始状态到目标状态的最短路径。搜索过程中会维护一个优先级队列，存储尚未完全探索的状态，并按照步数排序。
- 算法开始时，将起始状态加入队列，步数设为0。
- 当队列非空时，取出步数最少的状态，更新其相邻未访问过的状态的步数，然后将其放入队列。
- 重复此过程直到找到目标状态，或者所有可达状态都被处理过。

**搜索农夫过河难题的Dijkstra算法伪代码**：

# 定义节点数据结构
class Node:
    def __init__(self, state, distance):
        self.state = state
        self.distance = distance

# 用邻接列表表示地图
graph = {...} # 初始化地图

def dijkstra(start_state):
    queue = [Node(start_state, 0)]
    visited = set()
    
    while queue:
        current_node = min(queue, key=lambda x: x.distance)
        queue.remove(current_node)

        if current_node.state == 'target':
            break
        
        for neighbor in graph[current_node.state]:
            new_distance = current_node.distance + 1
            if neighbor not in visited or new_distance < neighbor.distance:
                visited.add(neighbor)
                queue.append(Node(neighbor, new_distance))
    
    return current_node.state, current_node.distance

start, steps = dijkstra('farmer_start')

**相关问题--**:
1. 这种搜索算法是否适用于有多个起点或终点的情况？
2. 如何调整算法来考虑有限的渡河次数限制？
3. Dijkstra算法如何处理有负权重的边情况？