python中的BFS算法答案

【问题标题】：BFS algorithm in pythonpython中的BFS算法
【发布时间】：2017-02-09 15:57:28
【问题描述】：

我正在做一个需要我使用 Python 来实现 BFS 算法的项目，我是新手。

算法完成了一个 9 块拼图 (3x3) 的执行，但它需要很长时间（5 分钟）：

def bfs(self):

    fringe = deque([])
    # start it
    fringe.append(self.stateObj.getState())

    while len(fringe) > 0:
        state = fringe.popleft()
        self.visited.append(state)

        # just for tracing
        # self.helper.drawBoard(state)

        if self.stateObj.isCurrentStateGoalTest(state):
            return True

        for next_state in self.stateObj.getNextStates(state):
            if (next_state not in (self.visited + list(fringe))):
                fringe.append(next_state)

谁能指出我可以改进它以获得更好的性能？任何实际的答案都被广泛接受。

【问题讨论】：

标签： python algorithm performance artificial-intelligence breadth-first-search

【解决方案1】：

有问题的部分可能是这样的：if (next_state not in (self.visited + list(fringe))) 这将 a) 从 fringe 创建一个新列表，b) 从该列表创建 另一个 新列表并 visited，c) 迭代整个列表以查看下一个状态是否已经处于。

似乎self.visited 是list。改为set，因此in 检查只需要 O(1) 而不是 O(n)。此外，在 BFS 中，您可以在 next_state 循环中将元素添加到 visited，因此您也不必检查它们是否在 fringe 中。

def bfs(self):
    fringe = deque([self.stateObj.getState()])
    while fringe:
        state = fringe.popleft()
        if self.stateObj.isCurrentStateGoalTest(state):
            return True
        for next_state in self.stateObj.getNextStates(state):
            if next_state not in self.visited:
                fringe.append(next_state)
                self.visited.add(next_state)

如果这还不够，我建议改用A*，将错位图块的数量用作启发式函数。

【讨论】：