传教士野人过河问题——所有方法打印

这篇博客介绍了如何解决人工智能课程中的传教士与野人过河问题,采用了一种简单易懂的递归方法。作者首先定义了判断非法状态的条件,然后在递归函数中通过两层循环模拟不同载人情况,实现从左岸到右岸的所有可能路径。代码仅针对特定情况(3传教士,3野人,2艘船)进行了调试,并提到了对于任意人数的优化需求。

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作为人工智能上机课的第一题,上网看了许多算法,最后根据自己的理解写出了一种比较简单易懂的方法。下面为简单分析。


Ⅰ判断函数中判断为非法状态的情况

①任何一边船的数目不为0且不为1;

②任何一边野人或者传教士的人数小于0;

③任何一边传教士人数不为0且传教士人数小于野人人数;

④当前将要到达的状态在路程visit中出现过。


Ⅱ递归函数

这里的递归函数设置了三个形参:M,C,flag分别表示左岸传教士数、野人数和船数(受书上的提示的影响,即左岸初态为(3,3,1),终态为(0,0,0))。

对于左岸状态的变化我们知道有总共有十种可能,即:

两个野人从左岸到右岸,

两个传教士从左岸到右岸,

一个野人一个传教士从左岸到右岸,

一个野人从左岸到右岸,

一个传教士从左岸到右岸,

以及相反的五种情况。

这里博主设置了一个两层循环,以i表示本次船上载人数,j表示船上的传教士数,外层循环i从2到1(船上载0个人是没有意义的,i=0不予考虑),内层循环j从i到0。则可能情况如下所示(其中k表示船上的野人数,k = i-j):

i=2: j = 2,  k = 0

          j = 1,  k = 1

          j = 0,  k = 2    

i=1: j = 1,  k = 0

          j = 0,  k = 1

在循环体中分别对(M-i,C-j,flag-1)和(M+i,C+j,flag+1)两种参数列表调用判断函数(即从左到右和从右到左两种相反的移动方式,符合上述的十种情况),若返回为1则以相同参数列表递归调用本函数。调用结束后将本步移动从

传教士野人过河问题是计算机科学领域中经典的约束满足问题之一,它经常用于算法设计、人工智能以及并发系统建模的教学与研究。 ### 问题描述: 有三个**传教士**三个**野人**需要通过一条河流。他们有一艘小船可以承载至多两个人,并且能够来回航行。规则如下: 1. **任何时候,在河岸的一侧,如果野人的数量超过传教士的数量,则传教士会被吃掉**。(初始状态除外) 2. 船每次只能运输不超过两人。 3. 至少要有一个人划船才能行驶。 4. 目标是将所有人安全地从起点运送到对岸。 --- ### 解决思路: 这是一个典型的搜索问题,可以用图论中的路径寻找方法解决,例如广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS)等。以下是解决问题的基本步骤: #### 状态表示 每个状态可以用三元组 `(M, C, B)` 表示: - `M`:当前岸上剩余的传教士人数; - `C`:当前岸上剩余的野人数目; - `B`:表示船只的位置(0 表示左岸;1 表示右岸)。 #### 初始状态 `(3, 3, 0)` —— 河的左岸上有三位传教士三位野人,船在左岸。 #### 目标状态 `(0, 0, 1)` —— 所有人成功渡到右岸,船上无人。 #### 合法移动 每一步都需要检查以下几个条件是否成立: 1. 移动后的状态仍需保证两岸都不违反“传教士 <= 野人”原则(除非某岸边完全没有传教士)。 2. 小船上的乘客数不能超出容量限制(最多两人)。 3. 如果一艘船离开某一岸,该岸必须仍有合法的人群分布。 #### 示例解法 一种可行方案如下所示(假设方向是从左往右渡河): ``` (3, 3, 0) -> (2, 2, 1) (2, 2, 1) -> (3, 2, 0) (3, 2, 0) -> (3, 0, 1) ... 最终达到目标状态 (0, 0, 1). ``` --- ### 总结 此问题考察了如何利用有限资源完成任务的同时规避潜在风险的能力。它不仅适用于学习基础计算理论知识如递归回溯等技巧之外也广泛应用于模拟实际生活场景下的复杂决策过程之中!
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