Python中广度优先算法的问题

如何解决Python中广度优先算法的问题

[已编辑] 我正在尝试使用广度优先算法解决 Python 中的问题。我创建了一个 Class 来从给定的节点生成子节点（我知道这可以正常工作，因为我已经测试过用另一个求解器代码调用这个生成器）。所以，我的问题一定出在这短短的几行代码中：

def bfs(self,node):
        queue=[]
        visited_nodes=[]
        memory_use = len(visited_nodes)

        queue.append(node)
        is_solution=False

        while not is_solution:
            if len(queue)==0:
                print('Unsolvable board!')
                is_solution=True
            
            else:
                s=queue.pop(0)
                visited_nodes.append(s)
                
                if s.isWinningState():
                    is_solution=True
                    print('Winning state achieved.')
                    self.showPath(s)
                     print('Max memory usage: ',memory_use)
                else:
                    children = s.generateChildren()#deque with all possible states/nodes
                    if len(children) > 0:
                        for child in children:
                            if child not in visited_nodes:
                                queue.append(child) 

尽管没有返回正确的访问节点数，但它需要大约 1 秒的时间来解决。

使用第一个代码，它会永远运行（我在 15 分钟后杀死了终端）。有人可以帮我弄清楚这里出了什么问题吗？

谢谢

解决方法

当您遍历子节点时，不应将子节点附加到visited_nodes。

之前，您应该将节点附加到队列中 从队列中弹出后，将节点附加到visited_nodes

def bfs(self,node):
        queue=[]
        visited_nodes=[]
        memory_use = len(visited_nodes)

        queue.append(node)

        while queue:
            s=queue.pop(0)
            visited_nodes.append(s)

            if self.finalStateAchieved:
                return
            if s.isWinningState():
                print('Winning state achieved.')
                self.showPath(s)
                self.finalStateAchieved = True
                print('Max memory usage: ',memory_use)
            else:
                children = s.generateChildren()#list with all possible states/nodes
                if len(children) > 0:
                    for child in children:
                        if child not in visited_nodes:
                            queue.append(child)