Python回溯法求解野人与传教士过河问题:船状态建模与代码实现
本文介绍使用Python回溯法子集树模板解决野人与传教士过河问题。不同于传统的三元组状态表示,本文提出仅关注船的状态向量(x,y)进行建模,通过动态生成合法状态空间并检测冲突来寻找解。文章包含完整的Python代码实现、运行效果图及解的解释,并探讨了问题有解的必要条件。
本文通过Python回溯法子集树模板,展示如何求解野人与传教士过河问题。内容包含详细解析与代码示例,供读者参考学习。
问题描述
假设河的左岸有N个传教士和N个野人,他们需要使用一条船全部过河。过河过程需满足以下限制条件:
(1)传教士和野人均具备划船能力,但船只单次最多承载M人; (2)在任何岸边以及船只上,野人的数量不得超过传教士的数量,否则传教士将面临危险。
假设野人服从所有过河安排,请制定一个确保传教士安全的过河方案。
算法分析
查阅网络资料发现,多数解决方案采用左岸传教士人数、野人人数及船的位置构成的三元组作为状态进行推导,方法较为单一。
本文采用不同的思路,仅关注船的状态变化。
定义船的状态为(x, y),其中x表示船上传教士数量,y表示船上野人数量。约束条件为:|x|∈[0, m],|y|∈[0, m],0<|x|+|y|<=m,x*y>=0,且|x|>=|y|。
当船从左岸驶向右岸时,x和y取非负数值;当船从右岸返回左岸时,x和y取非正数值。
解的编码形式为[(x0,y0), (x1,y1), ..., (xp,yp)],满足x0+x1+...+xp=N,且y0+y1+...+yp=N。
解的长度不固定,但必然为奇数。
初始状态左岸为(N, N),右岸为(0, 0);最终状态左岸为(0, 0),右岸为(N, N)。
由于船的合法状态是动态且二维的,因此定义一个函数get_states()专门生成其状态空间,以使主程序逻辑更加清晰。
代码实现
n = 3 # n个传教士、n个野人
m = 2 # 船能载m人
x = [] # 一个解,就是船的一系列状态
X = [] # 一组解
is_found = False # 全局终止标志
# 计算船的合法状态空间(二维)
def get_states(k): # 船准备跑第k趟
global n, m, x
if k%2==0: # 从左到右,只考虑原左岸人数
s1, s2 = n - sum(s[0] for s in x), n - sum(s[1] for s in x)
else: # 从右到左,只考虑原右岸人数(将船的历史状态累加可得!!!)
s1, s2 = sum(s[0] for s in x), sum(s[1] for s in x)
for i in range(s1 + 1):
for j in range(s2 + 1):
if 0 < i+j <= m and (i*j == 0 or i >= j):
yield [(-i,-j), (i,j)][k%2==0] # 生成船的合法状态
# 冲突检测
def conflict(k): # 船开始跑第k趟
global n, m, x
# 若船上载的人与上一趟一样(会陷入死循环!!!!)
if k > 0 and x[-1][0] == -x[-2][0] and x[-1][1] == -x[-2][1]:
return True
# 任何时候,船上传教士人数少于野人,或者无人,或者超载(计算船的合法状态空间时已经考虑到了。)
#if 0 < abs(x[-1][0]) < abs(x[-1][1]) or x[-1] == (0, 0) or abs(sum(x[-1])) > m:
# return True
# 任何时候,左岸传教士人数少于野人
if 0 < n - sum(s[0] for s in x) < n - sum(s[1] for s in x):
return True
# 任何时候,右岸传教士人数少于野人
if 0 < sum(s[0] for s in x) < sum(s[1] for s in x):
return True
return False # 无冲突
# 回溯法
def backtrack(k): # 船准备跑第k趟
global n, m, x, is_found
if is_found: return # 终止所有递归
if n - sum(s[0] for s in x) == 0 and n - sum(s[1] for s in x) == 0: # 左岸人数全为0
print(x)
is_found = True
else:
for state in get_states(k): # 遍历船的合法状态空间
x.append(state)
if not conflict(k):
backtrack(k+1) # 深度优先
x.pop() # 回溯
# 测试
backtrack(0)
运行效果

解的解释,从上至下阅读:

结论分析
似乎仅当满足m = n-1时,该问题才有解。
更多关于Python技术内容,可参考本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》。
希望本文所述内容能对大家的Python程序设计有所帮助。
免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。









