这是使用BFS或其他任何搜索算法的python代码吗？

如何解决这是使用BFS或其他任何搜索算法的python代码吗？

嗨，我正在研究此python代码，并想知道其用于查找目标状态的搜索算法。 我想知道以下代码是否正在使用BFS或任何其他搜索算法 这段代码解决了经典的农夫，狼，白菜，山羊问题

initial = ['L','L','L']
goal = ['R','R','R']
 
stack = []
stack.append(initial)

def nextState(state):
    if state == goal: return False
    farmer = state[3]
    for i,s in enumerate(state):
        if s == farmer:
            tryState = makeState(state,i)
            if testState(tryState) and isUnique(tryState):
                stack.append(tryState)
                return True
    return False       

def makeState(s,i):
    t = []
    for x in s: t.append(x)
    t[3] = 'R' if t[3] == 'L' else 'L'
    if t[3] == 'L':
        if not testState(t):
            t[i] = 'R' if t[i] == 'L' else 'L'
    else:
        t[i] = 'R' if t[i] == 'L' else 'L'
    return t
 
def testState(s):
    if s[0] == s[1] and s[3] != s[0]: return False
    if s[1] == s[2] and s[3] != s[1]: return False
    return True

def isUnique(s):     
    if s in stack: return False
    return True
      
while nextState(stack[-1]): pass
for i,x in enumerate(stack): 
    print (i)
    print (x)

解决方法

简短回答

当您将下一个可能的状态添加到队列时，它将变为BFS；当您将其添加到堆栈时，它将变为DFS。

长期回答

假设我们的起始节点是S，C是某个子节点，并且每个节点都有3个子节点（为简化说明，否则没有关系）。

首先，让我们看看将子状态添加到队列时会发生什么。您将初始状态添加到队列中，队列中的当前节点为：

[S]

您从队列中获得一个节点（当前为起始节点）。您生成其下一个状态并将其添加到队列中，现在队列中的节点为：

[C1,C2,C3]

您从数据结构中选择另一个节点C1，因为它是一个队列，并生成其子节点并将其也添加到队列中：

[C2,C3,C11,C12,C13]

让我们将此过程重复几个步骤，您将从队列中获取C2和C3并执行相同的操作：

[C11,C13,C21,C22,C23,C31,C32,C33]

请注意我们的模式。我们首先扩展到0级（起始状态）的所有节点，然后扩展到1级的所有节点（起始节点的第一个子节点），现在我们将扩展到2级的节点，依此类推。这就是为什么当您找到一种解决方案时，它必须是最接近您的起始状态的原因。

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现在让我们看看如果使用堆栈数据结构会发生什么。第一步是相同的，生成起始节点的所有子级并将其放入堆栈后，堆栈现在包含：

[C1,C3]

但是现在不同之处在于，您将选择最后添加的节点进行扩展：

[C1,C33]
[C1,C331,C332,C333]
...

您不必选择先在相同深度处尝试所有可能的状态，而是选择一条路径并尽可能深入。如果在C3331上找到了解决方案，您将无法确定它是否是最佳解决方案，因为C21也是一种解决方案。