Втора задача вештачка

import sys
import bisect

import numpy as np

"""
Дефинирање на класа за структурата на проблемот кој ќе го решаваме со пребарување.
Класата Problem е апстрактна класа од која правиме наследување за дефинирање на основните
карактеристики на секој проблем што сакаме да го решиме
"""
"""
Дефинирање на помошни структури за чување на листата на генерирани, но непроверени јазли
"""


class Queue:
    """Queue е апстрактна класа / интерфејс. Постојат 3 типа:
        Stack(): Last In First Out Queue (стек).
        FIFOQueue(): First In First Out Queue (редица).
        PriorityQueue(order, f): Queue во сортиран редослед (подразбирливо,од најмалиот кон
                                 најголемиот јазол).
    """

    def __init__(self):
        raise NotImplementedError

    def append(self, item):
        """Додади го елементот item во редицата

        :param item: даден елемент
        :return: None
        """
        raise NotImplementedError

    def extend(self, items):
        """Додади ги елементите items во редицата

        :param items: дадени елементи
        :return: None
        """
        raise NotImplementedError

    def pop(self):
        """Врати го првиот елемент од редицата

        :return: прв елемент
        """
        raise NotImplementedError

    def __len__(self):
        """Врати го бројот на елементи во редицата

        :return: број на елементи во редицата
        :rtype: int
        """
        raise NotImplementedError

    def __contains__(self, item):
        """Проверка дали редицата го содржи елементот item

        :param item: даден елемент
        :return: дали queue го содржи item
        :rtype: bool
        """
        raise NotImplementedError


class Stack(Queue):
    """Last-In-First-Out Queue."""

    def __init__(self):
        self.data = []

    def append(self, item):
        self.data.append(item)

    def extend(self, items):
        self.data.extend(items)

    def pop(self):
        return self.data.pop()

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __contains__(self, item):
        return item in self.data


class FIFOQueue(Queue):
    """First-In-First-Out Queue."""

    def __init__(self):
        self.data = []

    def append(self, item):
        self.data.append(item)

    def extend(self, items):
        self.data.extend(items)

    def pop(self):
        return self.data.pop(0)

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __contains__(self, item):
        return item in self.data


class PriorityQueue(Queue):
    """Редица во која прво се враќа минималниот (или максималниот) елемент
    (како што е определено со f и order). Оваа структура се користи кај
    информирано пребарување"""
    """"""

    def __init__(self, order=min, f=lambda x: x):
        """
        :param order: функција за подредување, ако order е min, се враќа елементот
                      со минимална f(x); ако order е max, тогаш се враќа елементот
                      со максимална f(x).
        :param f: функција f(x)
        """
        assert order in [min, max]
        self.data = []
        self.order = order
        self.f = f

    def append(self, item):
        bisect.insort_right(self.data, (self.f(item), item))

    def extend(self, items):
        for item in items:
            bisect.insort_right(self.data, (self.f(item), item))

    def pop(self):
        if self.order == min:
            return self.data.pop(0)[1]
        return self.data.pop()[1]

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __contains__(self, item):
        return any(item == pair[1] for pair in self.data)

    def __getitem__(self, key):
        for _, item in self.data:
            if item == key:
                return item

    def __delitem__(self, key):
        for i, (value, item) in enumerate(self.data):
            if item == key:
                self.data.pop(i)


class Problem:
    def __init__(self, initial, goal=None):
        self.initial = initial
        self.goal = goal

    def successor(self, state):
        """За дадена состојба, врати речник од парови {акција : состојба}
        достапни од оваа состојба. Ако има многу следбеници, употребете
        итератор кој би ги генерирал следбениците еден по еден, наместо да
        ги генерирате сите одеднаш.

        :param state: дадена состојба
        :return:  речник од парови {акција : состојба} достапни од оваа
                  состојба
        :rtype: dict
        """
        raise NotImplementedError

    def actions(self, state):
        """За дадена состојба state, врати листа од сите акции што може да
        се применат над таа состојба

        :param state: дадена состојба
        :return: листа на акции
        :rtype: list
        """
        return self.successor(state).keys()

    def result(self, state, action):
        """За дадена состојба state и акција action, врати ја состојбата
        што се добива со примена на акцијата над состојбата

        :param state: дадена состојба
        :param action: дадена акција
        :return: резултантна состојба
        """
        possible = self.successor(state)
        return possible[action]

    def goal_test(self, state):
        """Врати True ако state е целна состојба. Даденава имплементација
        на методот директно ја споредува state со self.goal, како што е
        специфицирана во конструкторот. Имплементирајте го овој метод ако
        проверката со една целна состојба self.goal не е доволна.

        :param state: дадена состојба
        :return: дали дадената состојба е целна состојба
        :rtype: bool
        """
        return state == self.goal

    def path_cost(self, c, state1, action, state2):
        """Врати ја цената на решавачкиот пат кој пристигнува во состојбата
        state2 од состојбата state1 преку акцијата action, претпоставувајќи
        дека цената на патот до состојбата state1 е c. Ако проблемот е таков
        што патот не е важен, оваа функција ќе ја разгледува само состојбата
        state2. Ако патот е важен, ќе ја разгледува цената c и можеби и
        state1 и action. Даденава имплементација му доделува цена 1 на секој
        чекор од патот.

        :param c: цена на патот до состојбата state1
        :param state1: дадена моментална состојба
        :param action: акција која треба да се изврши
        :param state2: состојба во која треба да се стигне
        :return: цена на патот по извршување на акцијата
        :rtype: float
        """
        return c + 1

    def value(self):
        """За проблеми на оптимизација, секоја состојба си има вредност.
        Hill-climbing и сличните алгоритми се обидуваат да ја максимизираат
        оваа вредност.

        :return: вредност на состојба
        :rtype: float
        """
        raise NotImplementedError


"""
Дефинирање на класата за структурата на јазел од пребарување.
Класата Node не се наследува
"""


class Node:
    def __init__(self, state, parent=None, action=None, path_cost=0):
        """Креирај јазол од пребарувачкото дрво, добиен од parent со примена
        на акцијата action

        :param state: моментална состојба (current state)
        :param parent: родителска состојба (parent state)
        :param action: акција (action)
        :param path_cost: цена на патот (path cost)
        """
        self.state = state
        self.parent = parent
        self.action = action
        self.path_cost = path_cost
        self.depth = 0  # search depth
        if parent:
            self.depth = parent.depth + 1

    def __repr__(self):
        return "<Node %s>" % (self.state,)

    def __lt__(self, node):
        return self.state < node.state

    def expand(self, problem):
        """Излистај ги јазлите достапни во еден чекор од овој јазол.

        :param problem: даден проблем
        :return: листа на достапни јазли во еден чекор
        :rtype: list(Node)
        """
        return [self.child_node(problem, action)
                for action in problem.actions(self.state)]

    def child_node(self, problem, action):
        """Дете јазел

        :param problem: даден проблем
        :param action: дадена акција
        :return: достапен јазел според дадената акција
        :rtype: Node
        """
        next_state = problem.result(self.state, action)
        return Node(next_state, self, action,
                    problem.path_cost(self.path_cost, self.state,
                                      action, next_state))

    def solution(self):
        """Врати ја секвенцата од акции за да се стигне од коренот до овој јазол.

        :return: секвенцата од акции
        :rtype: list
        """
        return [node.action for node in self.path()[1:]]

    def solve(self):
        """Врати ја секвенцата од состојби за да се стигне од коренот до овој јазол.

        :return: листа од состојби
        :rtype: list
        """
        return [node.state for node in self.path()[0:]]

    def path(self):
        """Врати ја листата од јазли што го формираат патот од коренот до овој јазол.

        :return: листа од јазли од патот
        :rtype: list(Node)
        """
        x, result = self, []
        while x:
            result.append(x)
            x = x.parent
        result.reverse()
        return result

    """Сакаме редицата од јазли кај breadth_first_search или
    astar_search да не содржи состојби - дупликати, па јазлите што
    содржат иста состојба ги третираме како исти. [Проблем: ова може
    да не биде пожелно во други ситуации.]"""

    def __eq__(self, other):
        return isinstance(other, Node) and self.state == other.state

    def __hash__(self):
        return hash(self.state)


def tree_search(problem, fringe):
    """ Пребарувај низ следбениците на даден проблем за да најдеш цел.

    :param problem: даден проблем
    :param fringe:  празна редица (queue)
    :return: Node
    """
    fringe.append(Node(problem.initial))
    while fringe:
        node = fringe.pop()
        print(node.state)
        if problem.goal_test(node.state):
            return node
        fringe.extend(node.expand(problem))
    return None


def breadth_first_tree_search(problem):
    """Експандирај го прво најплиткиот јазол во пребарувачкото дрво.

    :param problem: даден проблем
    :return: Node
    """
    return tree_search(problem, FIFOQueue())


def depth_first_tree_search(problem):
    """Експандирај го прво најдлабокиот јазол во пребарувачкото дрво.

    :param problem:даден проблем
    :return: Node
    """
    return tree_search(problem, Stack())


"""
Неинформирано пребарување во рамки на граф
Основната разлика е во тоа што овде не дозволуваме јамки,
т.е. повторување на состојби
"""


def graph_search(problem, fringe):
    """Пребарувај низ следбениците на даден проблем за да најдеш цел.
     Ако до дадена состојба стигнат два пата, употреби го најдобриот пат.

    :param problem: даден проблем
    :param fringe: празна редица (queue)
    :return: Node
    """
    closed = set()
    fringe.append(Node(problem.initial))
    while fringe:
        node = fringe.pop()
        if problem.goal_test(node.state):
            return node
        if node.state not in closed:
            closed.add(node.state)
            fringe.extend(node.expand(problem))
    return None


def breadth_first_graph_search(problem):
    """Експандирај го прво најплиткиот јазол во пребарувачкиот граф.

    :param problem: даден проблем
    :return: Node
    """
    return graph_search(problem, FIFOQueue())


def depth_first_graph_search(problem):
    """Експандирај го прво најдлабокиот јазол во пребарувачкиот граф.

    :param problem: даден проблем
    :return: Node
    """
    return graph_search(problem, Stack())


def depth_limited_search(problem, limit=50):
    def recursive_dls(node, problem, limit):
        """Помошна функција за depth limited"""
        cutoff_occurred = False
        if problem.goal_test(node.state):
            return node
        elif node.depth == limit:
            return 'cutoff'
        else:
            for successor in node.expand(problem):
                result = recursive_dls(successor, problem, limit)
                if result == 'cutoff':
                    cutoff_occurred = True
                elif result is not None:
                    return result
        if cutoff_occurred:
            return 'cutoff'
        return None

    return recursive_dls(Node(problem.initial), problem, limit)


def iterative_deepening_search(problem):
    for depth in range(sys.maxsize):
        result = depth_limited_search(problem, depth)
        if result is not 'cutoff':
            return result


def uniform_cost_search(problem):
    """Експандирај го прво јазолот со најниска цена во пребарувачкиот граф."""
    return graph_search(problem, PriorityQueue(lambda a, b:
                                               a.path_cost < b.path_cost))


class Tabla(Problem):

    def __init__(self, initial, goal):
        super().__init__(initial, goal)

    def successor(self, state):
        state = tuple(state)
        d = {}
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                d["x: " + str(i) + ", y: " + str(j)] = color_neighbours(state, (i, j))
        return d

    def value(self):
        pass

    def result(self, state, action):
        return self.successor(state)[action]

    def actions(self, state):
        return self.successor(state).keys()

    def goal_test(self, state):
        for cell in state:
            if cell == 0:
                return False
        return True


def color_neighbours(state, xy):
    state = np.reshape(np.matrix(state), (n, n))

    clickX = xy[0]
    clickY = xy[1]

    state[clickX, clickY] = (state[clickX, clickY] + 1) % 2

    if clickX - 1 >= 0:
        state[clickX - 1, clickY] = (state[clickX - 1, clickY] + 1) % 2
    if clickX + 1 < n:
        state[clickX + 1, clickY] = (state[clickX + 1, clickY] + 1) % 2
    if clickY - 1 >= 0:
        state[clickX, clickY - 1] = (state[clickX, clickY - 1] + 1) % 2
    if clickY + 1 < n:
        state[clickX, clickY + 1] = (state[clickX, clickY + 1] + 1) % 2

    listA = []
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            listA.append(state[i, j])
    return tuple(listA)


"""
Неинформирано пребарување во рамки на дрво.
Во рамки на дрвото не разрешуваме јамки.
"""

if __name__ == "__main__":
    n = int(input())
    polinja = tuple(map(int, input().split(',')))
    # print(color_neighbours(polinja, (0, 0)))
    final = ()
    for i in range(n * n):
        final += (1,)
    print(final)
    tabela = Tabla(polinja, final)
    print(breadth_first_graph_search(tabela).solution())