SHARE
TWEET

Untitled

a guest Apr 24th, 2019 78 Never
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
  1. import sys
  2. import bisect
  3. from sys import maxsize as infinity
  4.  
  5.  
  6.  
  7. """
  8. Дефинирање на класа за структурата на проблемот кој ќе го решаваме со пребарување.
  9. Класата Problem е апстрактна класа од која правиме наследување за дефинирање на основните
  10. карактеристики на секој проблем што сакаме да го решиме
  11. """
  12.  
  13.  
  14. class Problem:
  15.     def __init__(self, initial, goal=None):
  16.         self.initial = initial
  17.         self.goal = goal
  18.  
  19.     def successor(self, state):
  20.         """За дадена состојба, врати речник од парови {акција : состојба}
  21.         достапни од оваа состојба. Ако има многу следбеници, употребете
  22.         итератор кој би ги генерирал следбениците еден по еден, наместо да
  23.         ги генерирате сите одеднаш.
  24.  
  25.         :param state: дадена состојба
  26.         :return:  речник од парови {акција : состојба} достапни од оваа
  27.                   состојба
  28.         :rtype: dict
  29.         """
  30.         raise NotImplementedError
  31.  
  32.     def actions(self, state):
  33.         """За дадена состојба state, врати листа од сите акции што може да
  34.         се применат над таа состојба
  35.  
  36.         :param state: дадена состојба
  37.         :return: листа на акции
  38.         :rtype: list
  39.         """
  40.         return self.successor(state).keys()
  41.  
  42.     def result(self, state, action):
  43.         """За дадена состојба state и акција action, врати ја состојбата
  44.         што се добива со примена на акцијата над состојбата
  45.  
  46.         :param state: дадена состојба
  47.         :param action: дадена акција
  48.         :return: резултантна состојба
  49.         """
  50.         possible = self.successor(state)
  51.         return possible[action]
  52.  
  53.  
  54.     def goal_test(self, state):
  55.         """Врати True ако state е целна состојба. Даденава имплементација
  56.         на методот директно ја споредува state со self.goal, како што е
  57.         специфицирана во конструкторот. Имплементирајте го овој метод ако
  58.         проверката со една целна состојба self.goal не е доволна.
  59.  
  60.         :param state: дадена состојба
  61.         :return: дали дадената состојба е целна состојба
  62.         :rtype: bool
  63.         """
  64.         return state == self.goal
  65.  
  66.     def path_cost(self, c, state1, action, state2):
  67.         """Врати ја цената на решавачкиот пат кој пристигнува во состојбата
  68.         state2 од состојбата state1 преку акцијата action, претпоставувајќи
  69.         дека цената на патот до состојбата state1 е c. Ако проблемот е таков
  70.         што патот не е важен, оваа функција ќе ја разгледува само состојбата
  71.         state2. Ако патот е важен, ќе ја разгледува цената c и можеби и
  72.         state1 и action. Даденава имплементација му доделува цена 1 на секој
  73.         чекор од патот.
  74.  
  75.         :param c: цена на патот до состојбата state1
  76.         :param state1: дадена моментална состојба
  77.         :param action: акција која треба да се изврши
  78.         :param state2: состојба во која треба да се стигне
  79.         :return: цена на патот по извршување на акцијата
  80.         :rtype: float
  81.         """
  82.         return c + 1
  83.  
  84.     def value(self):
  85.         """За проблеми на оптимизација, секоја состојба си има вредност. 
  86.         Hill-climbing и сличните алгоритми се обидуваат да ја максимизираат
  87.         оваа вредност.
  88.  
  89.         :return: вредност на состојба
  90.         :rtype: float
  91.         """
  92.         raise NotImplementedError
  93.  
  94.  
  95. """
  96. Дефинирање на класата за структурата на јазел од пребарување.
  97. Класата Node не се наследува
  98. """
  99.  
  100.  
  101. class Node:
  102.     def __init__(self, state, parent=None, action=None, path_cost=0):
  103.         """Креирај јазол од пребарувачкото дрво, добиен од parent со примена
  104.         на акцијата action
  105.  
  106.         :param state: моментална состојба (current state)
  107.         :param parent: родителска состојба (parent state)
  108.         :param action: акција (action)
  109.         :param path_cost: цена на патот (path cost)
  110.         """
  111.         self.state = state
  112.         self.parent = parent
  113.         self.action = action
  114.         self.path_cost = path_cost
  115.         self.depth = 0  # search depth
  116.         if parent:
  117.             self.depth = parent.depth + 1
  118.  
  119.     def __repr__(self):
  120.         return "<Node %s>" % (self.state,)
  121.  
  122.     def __lt__(self, node):
  123.         return self.state < node.state
  124.  
  125.     def expand(self, problem):
  126.         """Излистај ги јазлите достапни во еден чекор од овој јазол.
  127.  
  128.         :param problem: даден проблем
  129.         :return: листа на достапни јазли во еден чекор
  130.         :rtype: list(Node)
  131.         """
  132.         return [self.child_node(problem, action)
  133.                 for action in problem.actions(self.state)]
  134.  
  135.     def child_node(self, problem, action):
  136.         """Дете јазел
  137.  
  138.         :param problem: даден проблем
  139.         :param action: дадена акција
  140.         :return: достапен јазел според дадената акција
  141.         :rtype: Node
  142.         """
  143.         next_state = problem.result(self.state, action)
  144.         return Node(next_state, self, action,
  145.                     problem.path_cost(self.path_cost, self.state,
  146.                                       action, next_state))
  147.  
  148.     def solution(self):
  149.         """Врати ја секвенцата од акции за да се стигне од коренот до овој јазол.
  150.  
  151.         :return: секвенцата од акции
  152.         :rtype: list
  153.         """
  154.         return [node.action for node in self.path()[1:]]
  155.  
  156.     def solve(self):
  157.         """Врати ја секвенцата од состојби за да се стигне од коренот до овој јазол.
  158.  
  159.         :return: листа од состојби
  160.         :rtype: list
  161.         """
  162.         return [node.state for node in self.path()[0:]]
  163.  
  164.     def path(self):
  165.         """Врати ја листата од јазли што го формираат патот од коренот до овој јазол.
  166.  
  167.         :return: листа од јазли од патот
  168.         :rtype: list(Node)
  169.         """
  170.         x, result = self, []
  171.         while x:
  172.             result.append(x)
  173.             x = x.parent
  174.         result.reverse()
  175.         return result
  176.  
  177.     """Сакаме редицата од јазли кај breadth_first_search или
  178.     astar_search да не содржи состојби - дупликати, па јазлите што
  179.     содржат иста состојба ги третираме како исти. [Проблем: ова може
  180.     да не биде пожелно во други ситуации.]"""
  181.  
  182.     def __eq__(self, other):
  183.         return isinstance(other, Node) and self.state == other.state
  184.  
  185.     def __hash__(self):
  186.         return hash(self.state)
  187.  
  188.  
  189. """
  190. Дефинирање на помошни структури за чување на листата на генерирани, но непроверени јазли
  191. """
  192.  
  193.  
  194. class Queue:
  195.     """Queue е апстрактна класа / интерфејс. Постојат 3 типа:
  196.         Stack(): Last In First Out Queue (стек).
  197.         FIFOQueue(): First In First Out Queue (редица).
  198.         PriorityQueue(order, f): Queue во сортиран редослед (подразбирливо,од најмалиот кон
  199.                                  најголемиот јазол).
  200.     """
  201.  
  202.     def __init__(self):
  203.         raise NotImplementedError
  204.  
  205.     def append(self, item):
  206.         """Додади го елементот item во редицата
  207.  
  208.         :param item: даден елемент
  209.         :return: None
  210.         """
  211.         raise NotImplementedError
  212.  
  213.     def extend(self, items):
  214.         """Додади ги елементите items во редицата
  215.  
  216.         :param items: дадени елементи
  217.         :return: None
  218.         """
  219.         raise NotImplementedError
  220.  
  221.     def pop(self):
  222.         """Врати го првиот елемент од редицата
  223.  
  224.         :return: прв елемент
  225.         """
  226.         raise NotImplementedError
  227.  
  228.     def __len__(self):
  229.         """Врати го бројот на елементи во редицата
  230.  
  231.         :return: број на елементи во редицата
  232.         :rtype: int
  233.         """
  234.         raise NotImplementedError
  235.  
  236.     def __contains__(self, item):
  237.         """Проверка дали редицата го содржи елементот item
  238.  
  239.         :param item: даден елемент
  240.         :return: дали queue го содржи item
  241.         :rtype: bool
  242.         """
  243.         raise NotImplementedError
  244.  
  245.  
  246. class Stack(Queue):
  247.     """Last-In-First-Out Queue."""
  248.  
  249.     def __init__(self):
  250.         self.data = []
  251.  
  252.     def append(self, item):
  253.         self.data.append(item)
  254.  
  255.     def extend(self, items):
  256.         self.data.extend(items)
  257.  
  258.     def pop(self):
  259.         return self.data.pop()
  260.  
  261.     def __len__(self):
  262.         return len(self.data)
  263.  
  264.     def __contains__(self, item):
  265.         return item in self.data
  266.  
  267.  
  268. class FIFOQueue(Queue):
  269.     """First-In-First-Out Queue."""
  270.  
  271.     def __init__(self):
  272.         self.data = []
  273.  
  274.     def append(self, item):
  275.         self.data.append(item)
  276.  
  277.     def extend(self, items):
  278.         self.data.extend(items)
  279.  
  280.     def pop(self):
  281.         return self.data.pop(0)
  282.  
  283.     def __len__(self):
  284.         return len(self.data)
  285.  
  286.     def __contains__(self, item):
  287.         return item in self.data
  288.  
  289.  
  290. class PriorityQueue(Queue):
  291.     """Редица во која прво се враќа минималниот (или максималниот) елемент
  292.     (како што е определено со f и order). Оваа структура се користи кај
  293.     информирано пребарување"""
  294.     """"""
  295.  
  296.     def __init__(self, order=min, f=lambda x: x):
  297.         """
  298.         :param order: функција за подредување, ако order е min, се враќа елементот
  299.                       со минимална f(x); ако order е max, тогаш се враќа елементот
  300.                       со максимална f(x).
  301.         :param f: функција f(x)
  302.         """
  303.         assert order in [min, max]
  304.         self.data = []
  305.         self.order = order
  306.         self.f = f
  307.  
  308.     def append(self, item):
  309.         bisect.insort_right(self.data, (self.f(item), item))
  310.  
  311.     def extend(self, items):
  312.         for item in items:
  313.             bisect.insort_right(self.data, (self.f(item), item))
  314.  
  315.     def pop(self):
  316.         if self.order == min:
  317.             return self.data.pop(0)[1]
  318.         return self.data.pop()[1]
  319.  
  320.     def __len__(self):
  321.         return len(self.data)
  322.  
  323.     def __contains__(self, item):
  324.         return any(item == pair[1] for pair in self.data)
  325.  
  326.     def __getitem__(self, key):
  327.         for _, item in self.data:
  328.             if item == key:
  329.                 return item
  330.  
  331.     def __delitem__(self, key):
  332.         for i, (value, item) in enumerate(self.data):
  333.             if item == key:
  334.                 self.data.pop(i)
  335.  
  336. """
  337. Информирано пребарување во рамки на граф
  338. """
  339.  
  340.  
  341. def memoize(fn, slot=None):
  342.     """ Запамети ја пресметаната вредност за која била листа од
  343.     аргументи. Ако е специфициран slot, зачувај го резултатот во
  344.     тој slot на првиот аргумент. Ако slot е None, зачувај ги
  345.     резултатите во речник.
  346.  
  347.     :param fn: зададена функција
  348.     :param slot: име на атрибут во кој се чуваат резултатите од функцијата
  349.     :return: функција со модификација за зачувување на резултатите
  350.     """
  351.     if slot:
  352.         def memoized_fn(obj, *args):
  353.             if hasattr(obj, slot):
  354.                 return getattr(obj, slot)
  355.             else:
  356.                 val = fn(obj, *args)
  357.                 setattr(obj, slot, val)
  358.                 return val
  359.     else:
  360.         def memoized_fn(*args):
  361.             if args not in memoized_fn.cache:
  362.                 memoized_fn.cache[args] = fn(*args)
  363.             return memoized_fn.cache[args]
  364.  
  365.         memoized_fn.cache = {}
  366.     return memoized_fn
  367.  
  368.  
  369. def best_first_graph_search(problem, f):
  370.     """Пребарувај низ следбениците на даден проблем за да најдеш цел. Користи
  371.      функција за евалуација за да се одлучи кој е сосед најмногу ветува и
  372.      потоа да се истражи. Ако до дадена состојба стигнат два пата, употреби
  373.      го најдобриот пат.
  374.  
  375.     :param problem: даден проблем
  376.     :param f: дадена функција за евристика
  377.     :return: Node or None
  378.     """
  379.     f = memoize(f, 'f')
  380.     node = Node(problem.initial)
  381.     if problem.goal_test(node.state):
  382.         return node
  383.     frontier = PriorityQueue(min, f)
  384.     frontier.append(node)
  385.     explored = set()
  386.     while frontier:
  387.         node = frontier.pop()
  388.         if problem.goal_test(node.state):
  389.             return node
  390.         explored.add(node.state)
  391.         for child in node.expand(problem):
  392.             if child.state not in explored and child not in frontier:
  393.                 frontier.append(child)
  394.             elif child in frontier:
  395.                 incumbent = frontier[child]
  396.                 if f(child) < f(incumbent):
  397.                     del frontier[incumbent]
  398.                     frontier.append(child)
  399.     return None
  400.  
  401.  
  402. def greedy_best_first_graph_search(problem, h=None):
  403.     """ Greedy best-first пребарување се остварува ако се специфицира дека f(n) = h(n).
  404.  
  405.     :param problem: даден проблем
  406.     :param h: дадена функција за евристика
  407.     :return: Node or None
  408.     """
  409.     h = memoize(h or problem.h, 'h')
  410.     return best_first_graph_search(problem, h)
  411.  
  412.  
  413. def astar_search(problem, h=None):
  414.     """ A* пребарување е best-first graph пребарување каде f(n) = g(n) + h(n).
  415.  
  416.     :param problem: даден проблем
  417.     :param h: дадена функција за евристика
  418.     :return: Node or None
  419.     """
  420.     h = memoize(h or problem.h, 'h')
  421.     return best_first_graph_search(problem, lambda n: n.path_cost + h(n))
  422.  
  423.  
  424. def recursive_best_first_search(problem, h=None):
  425.     """Recursive best first search - ја ограничува рекурзијата
  426.     преку следење на f-вредноста на најдобриот алтернативен пат
  427.     од било кој јазел предок (еден чекор гледање нанапред).
  428.  
  429.     :param problem: даден проблем
  430.     :param h: дадена функција за евристика
  431.     :return: Node or None
  432.     """
  433.     h = memoize(h or problem.h, 'h')
  434.  
  435.     def RBFS(problem, node, flimit):
  436.         if problem.goal_test(node.state):
  437.             return node, 0  # (втората вредност е неважна)
  438.         successors = node.expand(problem)
  439.         if len(successors) == 0:
  440.             return None, infinity
  441.         for s in successors:
  442.             s.f = max(s.path_cost + h(s), node.f)
  443.         while True:
  444.             # Подреди ги според најниската f вредност
  445.             successors.sort(key=lambda x: x.f)
  446.             best = successors[0]
  447.             if best.f > flimit:
  448.                 return None, best.f
  449.             if len(successors) > 1:
  450.                 alternative = successors[1].f
  451.             else:
  452.                 alternative = infinity
  453.             result, best.f = RBFS(problem, best, min(flimit, alternative))
  454.             if result is not None:
  455.                 return result, best.f
  456.  
  457.     node = Node(problem.initial)
  458.     node.f = h(node)
  459.     result, bestf = RBFS(problem, node, infinity)
  460.     return result
  461.  
  462. def smeni(b):
  463.     if b==0:
  464.         return 1
  465.     else:
  466.         return 0
  467.  
  468. def boi(i, s, n):
  469.     s[i]=smeni(s[i])
  470.     if i-n>0:
  471.         s[i-n]=smeni(s[i-n])
  472.     if i+n<n*n:
  473.         s[i+n]=smeni(s[i+n])
  474.     if i%n-1>=0:
  475.         s[i-1]=smeni(s[i-1])
  476.     if i%n+1<n:
  477.         s[i+1]=smeni(s[i+1])
  478.     return tuple(s)
  479. class CrnoBelo(Problem):
  480.     def __init__(self, initial, goal=None):
  481.         super().__init__(initial, goal)
  482.     def successor(self, state):
  483.         n=state[0]
  484.         s=state[1]
  485.         succ={}
  486.         for i in range(0, n*n):
  487.             st='x:' + str(i//n) + ", y: " + str(i%n)
  488.             succ[st]=(n, boi(i, list(s), n))
  489.         return succ
  490.     def actions(self, state):
  491.         return self.successor(state).keys()
  492.     def h (self, node):
  493.         """ Евристика за сложувалката со број на полиња кои не се во вистинската боја"""
  494.         zbir=0
  495.         for i in node.state[1]:
  496.             if i==0:
  497.                 zbir=zbir+1
  498.         return zbir
  499.  
  500.  
  501.     def result(self, state, action):
  502.         return self.successor(state)[action]
  503.     def goal_test(self, state):
  504.         for i in state[1]:
  505.             if i==0:
  506.                 return False
  507.         return True
  508.  
  509. if __name__=="__main__":
  510.     n = int(input())
  511.     polinja = list(map(int, input().split(',')))
  512.     p1 = CrnoBelo((n,tuple(polinja)))
  513.     answer1 = greedy_best_first_graph_search(p1)
  514.     print(answer1.solution())
  515.     answer2 = greedy_best_first_graph_search(p1)
  516.     print(answer2.solution())
  517.     answer3 = greedy_best_first_graph_search(p1)
  518.     print(answer3.solution())
  519.     answer4 = astar_search(p1)
  520.     print(answer4.solution())
  521.     answer5 = astar_search(p1)
  522.     print(answer5.solution())
  523.     answer6 = astar_search(p1)
  524.     print(answer6.solution())
  525.     answer7 = recursive_best_first_search(p1)
  526.     print(answer7.solution())
  527.     answer8 = recursive_best_first_search(p1)
  528.     print(answer8.solution())
  529.     answer9 = recursive_best_first_search(p1)
  530.     print(answer9.solution())
  531. #Vasiot kod pisuvajte go pod ovoj komentar
RAW Paste Data
We use cookies for various purposes including analytics. By continuing to use Pastebin, you agree to our use of cookies as described in the Cookies Policy. OK, I Understand
 
Top