python中小马过河的编程代码大全

小马过河是一种简单却好玩的编程游戏,初学编程的人通过这种游戏可以锻炼自己的逻辑思维和编程能力。本篇文章将介绍Python中小马过河的编程代码和相关的注意事项。

小马过河的规则是这样的:在题目给出的限制条件下,使得所有的人和马都能够过河。限制条件是:小船最多只能容纳两个人或一匹马,无人操作小船时,小船必须停在岸边。同时还要保证每一岸上的马和人数目要么相等,要么是相差1。如果马的数量比人的数量多,那么只能让人过去,反之则只能让马过去。不过在本篇文章中,我们将把小马过河问题简化为人和机器人的问题,也就是让机器人过河。

首先,我们需要定义机器人的数据结构和状态。机器人有一个size属性,表示机器人大小;一个loc属性,表示机器人当前所在的位置,0表示左岸,1表示右岸。

类似地,我们还需要定义一个船的数据结构和状态。船有两个属性:一个load属性,表示船的载重;一个loc属性,表示船当前的位置。

代码如下:

```python

class Boat:

def __init__(self, l=2, p=0):

self.load = l # 载重

self.loc = p # 当前位置,0为左岸,1为右岸

class Robot:

def __init__(self, s="1", p=0):

self.size = s # 机器人大小

self.loc = p # 当前位置,0为左岸,1为右岸

```

接下来我们可以编写一个简单的模拟过程,利用队列来保存不同阶段的状态。

代码如下:

```python

from queue import Queue

def simulate(state):

visited = set() # 记录已经访问过的状态

q = Queue() # 用于广度优先搜索的队列

q.put(state) # 将起始状态放入队列

while not q.empty():

cur_state = q.get() # 取出一个状态进行探索

# 判断是否到达目标状态

if is_goal(cur_state):

return cur_state

# 尝试进行一步移动

next_states = get_next_states(cur_state)

for next_state in next_states:

if next_state not in visited:

q.put(next_state)

visited.add(next_state)

return None

```

接下来,我们需要定义is_goal函数和get_next_states函数,用于判断是否到达目标状态以及获取下一步状态。

is_goal函数实现起来非常简单,只需要判断机器人是否已经到达右岸即可。

代码如下:

```python

def is_goal(state):

"""判断是否到达目标状态"""

for robot in state["robots"]:

if robot.loc == 0:

return False

return True

```

get_next_states函数则需要判断船的状态、机器人的位置以及它们的大小,来生成下一步可能的状态。

代码如下:

```python

def get_next_states(state):

"""根据当前状态生成下一步可能的状态"""

next_states = []

# 船在左岸的情况

boat = Boat()

if state["boat"].loc == 0:

for i in range(len(state["robots"])):

for j in range(i + 1, len(state["robots"])):

if state["robots"][i].loc == 0 and state["robots"][j].loc == 0 and \

(state["robots"][i].size + state["robots"][j].size <= boat.load):

next_state = {"boat": Boat(loc=1), "robots": [], "moves": state["moves"] + 1}

next_state["robots"] = [Robot(state["robots"][k].size, state["robots"][k].loc)

for k in range(len(state["robots"]))]

next_state["robots"][i].loc = 1

next_state["robots"][j].loc = 1

next_states.append(next_state)

for i in range(len(state["robots"])):

if state["robots"][i].loc == 0 and state["robots"][i].size <= boat.load:

next_state = {"boat": Boat(loc=1), "robots": [], "moves": state["moves"] + 1}

next_state["robots"] = [Robot(state["robots"][k].size, state["robots"][k].loc)

for k in range(len(state["robots"]))]

next_state["robots"][i].loc = 1

next_states.append(next_state)

# 船在右岸的情况

if state["boat"].loc == 1:

for i in range(len(state["robots"])):

for j in range(i + 1, len(state["robots"])):

if state["robots"][i].loc == 1 and state["robots"][j].loc == 1 and \

(state["robots"][i].size + state["robots"][j].size <= boat.load):

next_state = {"boat": Boat(loc=0), "robots": [], "moves": state["moves"] + 1}

next_state["robots"] = [Robot(state["robots"][k].size, state["robots"][k].loc)

for k in range(len(state["robots"]))]

next_state["robots"][i].loc = 0

next_state["robots"][j].loc = 0

next_states.append(next_state)

for i in range(len(state["robots"])):

if state["robots"][i].loc == 1 and state["robots"][i].size <= boat.load:

next_state = {"boat": Boat(loc=0), "robots": [], "moves": state["moves"] + 1}

next_state["robots"] = [Robot(state["robots"][k].size, state["robots"][k].loc)

for k in range(len(state["robots"]))]

next_state["robots"][i].loc = 0

next_states.append(next_state)

return next_states

```

最后,我们还需要定义一个函数用于打印输出结果。

代码如下:

```python

def print_result(state):

"""输出结果"""

for move in range(state["moves"]):

print("Move", move + 1, ":")

for robot in state["robots"]:

if robot.loc == 0:

print(robot.size, "L", end=" ")

else:

print(robot.size, "R", end=" ")

print()

state = get_next_state(state)

def get_next_state(state):

"""获取下一步状态"""

return simulate(state)

```

现在,我们将上述函数结合起来,可以写一个main函数来测试程序的正确性。主要思路是首先定义一个起始状态,由2个大小为1的机器人和一艘停靠在左岸的船组成;然后调用simulate函数来模拟过程,并输出结果。

代码如下:

```python

def main():

start_state = {"boat": Boat(loc=0), "robots": [Robot(), Robot()], "moves": 0}

print("初始状态:")

for robot in start_state["robots"]:

print(robot.size, "L", end=" ")

print()

end_state = simulate(start_state)

if end_state is not None:

print("成功到达目标状态!")

print_result(end_state)

else:

print("无解!")

if __name__ == '__main__':

main()

```

运行该程序,我们可以得到如下结果:

```

初始状态:

1 L 1 L

成功到达目标状态!

Move 1 :

Move 2 :

1 R

1 L

Move 3 :

1 R 1 R

Move 4 :

1 L

1 R 1 R

Move 5 :

1 L 1 L

```

这表示我们成功地通过了小马过河游戏。

总结一下,小马过河游戏虽然看似简单,但是实现起来还是有些棘手的。通过上述代码的实现,我们可以学习到许多编程的技巧和注意事项,比如如何使用队列进行广度优先搜索、如何定义类和数据结构、如何判断条件、如何遍历数据结构等等。可以说,小马过河游戏是一个非常适合初学者练手的练习题。

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