Python实现最佳优先搜索算法（Greedy Best First Search）

Python实现最佳优先搜索算法（Greedy Best First Search）

最佳优先搜索算法是一种启发式搜索算法，它基于一个评价函数来指导搜索。它在每一步都选择当前状态的最好（最优）扩展，并以希望能够到达目标状态的方式确定下一步移动。本文将介绍如何使用Python实现最佳优先搜索算法。

首先，我们需要定义一个问题的状态表示。在这个例子中，我们将使用一个简单的迷宫问题。我们可以使用二维数组来表示迷宫的结构，其中使用0表示空格，1表示障碍物。例如，以下是一个5 x 5的迷宫：

maze = [
[0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 1, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 0]
]

接下来，我们需要定义一个节点类，用于存储问题的一个状态及其相关信息，如路径花费和评估函数值。我们还需要定义一个优先队列，用于存储未扩展的节点，以便按照评估函数值的顺序进行扩展。

class Node:
def init(self, state, g_cost, h_cost):
self.state = state
self.g_cost = g_cost # 路径花费
self.h_cost = h_cost # 评估函数值

def f_cost(self):
    return self.g_cost + self.h_cost

class PriorityQueue:
def init(self)