python实现M-C问题的A*算法,采用h(n)=m+c-2b(或具有更多启发信息的)作为启发？

M-C问题是一个经典的人工智能问题，它描述了一个传教士和食人族的河岸过河问题。A*算法是一种启发式搜索算法，它可以找到从初始状态到目标状态的最优路径。A*算法的核心是使用一个函数f(n)来评估每个状态的优先级，f(n)等于g(n)和h(n)的和，其中g(n)是从初始状态到当前状态的实际代价，h(n)是从当前状态到目标状态的预估代价。h(n)越接近真实代价，A*算法越有效。

为了用Python实现M-C问题的A*算法，我们需要定义以下几个部分：

- 状态：一个状态是一个三元组(m, c, b)，型腔表示河的左岸有m个传教士，c个食人族，b为1表示旅唯船在左岸，为0表示船在右岸。

- 初始状态：(3, 3, 1)，表示左岸有3个传教士，3个食人族，船在左岸。

- 目标状态：(0, 0, 0)，表示左岸没有传教士，没有食人族，船在右岸。

- *** 作：一个 *** 作是一个二元组(x, y)，表示从当前岸向另一岸运送x个传教士，y个食人族，满足以下条件：

- 0 <= x <= 1，0 <= y <= 2，x + y <= 2，x + y >0，表示每次最多运送两个人，最少运送一个人，可以是传教士或者食人族。

- 如果b为1，表示船在左岸，那么m >= x，c >= y，表示不能运送超过当前岸的人数。

- 如果b为0，表示船在右岸，那么m <= 3 - x，c <= 3 - y，表示不能运送超过另一岸的人数。

- 在任何一岸，传教士的人数不能少于食人族的人数，除非传教士的人数为0，表示不会被吃掉。

- g(n)：从初始状态到当前状态的实际代价，可以简单地定义为已经运送的人数。

- h(n)：从当前状态到目标状态的预估代价，可以根据题目给出的公式定义为h(n) = m + c - 2b，或者使用其他更有启发性的公式，例如h(n) = max(m, c) - b，表示至少需要运送的次数。

Python代码实现：

```python

# 定义状态类

class State:

def __init__(self, m, c, b):

self.m = m # 左岸的传教士数

self.c = c # 左岸的食人族数

self.b = b # 船的位置，1为左岸，0为右岸

def __eq__(self, other):

# 判断两个状态是否相等

return self.m == other.m and self.c == other.c and self.b == other.b

def __hash__(self):

# 为了将状态作为字典的键，需要定义哈希函数

return hash((self.m, self.c, self.b))

def __str__(self):

# 为了方便打印状态卜镇衫，需要定义字符串表示

return f"({self.m}, {self.c}, {self.b})"

def is_valid(self):

# 判断一个状态

连接和剪枝。

简言让碧带之就是对一个已知的交易坦芦数据库D，有一个最小支持阈值min_support，即为该算法的输入；算法的输出为满足最小支持阈值的频繁项集L。

具体为：扫描D，对每个交易商品（T1，...，Tk---1项候选项集）计数，找出满足计数大于min_support的项集，即为1项频繁集L1；

关键的来了：如何由1项频繁集L1产生2项候选慧陵项集C2，此步称为连接。

如何由C2得到L2，此步即为剪枝。从C2中找出计数大于min_support的项集，即为L2。

重复以上过程，增大频繁项集的长度，直至没有更长的频繁项集。

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