Question

在我的用于广度优先搜索的Python脚本中，我收到以下错误：

TypeError：'list'对象不可调用

以下是代码：

initialState = sys.argv[2]
initialState = [i for i in initialState.split(',')]
goalTest = ['0','1','2','3','4','5','6','7','8']

def bfs(initialState, goalTest):
    q = deque([])
    for item in initialState:
        q.appendleft(item)
        print q

    frontier = q
    explored = set()

    while not frontier <= len(frontier):
        state = frontier.pop()
        print state
        explored.add(state)

        if goalTest(state):
            return state

        for neighbor in state.neighbors():
            if neighbor not in frontier or explored:
                frontier.append(neighbor)

    return "FAILURE"

所以行if goalTest(state)抛出TypeError，为什么？

Answer 1

您的代码存在很多问题：

如果您要将状态添加到set个访问状态，则必须为tuple，因为list无法播放
不要将州内的个别项目添加到deque，只是整个州
如果这应该是BFS，则必须使用deque.popleft，因此它的行为类似于FIFO队列;使用pop你有一个LIFO队列或堆栈，即DFS（深度优先搜索）
while not frontier <= len(frontier)没有意义;您可能需要while len(frontier) > 0或while frontier
goalTest只是一个参考状态，因此您只需比较：if state == goalTest
neighbors不是state的方法（它只是一个列表或元组），但应该是一个函数，因此称之为neighbors(state)而不是state.neighbors() < / LI>
neighbor not in frontier or explored不检查这些列表中是否neighbor，(neighbor not in frontier) or explored;此外，如果您立即将其添加到frontier，则无需检查它是否在explored
而不是return "FAILURE"，您应该return False或return None

这是一个固定（但未经过彻底测试）的版本：

initialState = tuple(initialState.split(','))
goalTest = ('0','1','2','3','4','5','6','7','8')

def bfs(initialState, goalTest):
    frontier = collections.deque([initialState])
    explored = set()

    while frontier:
        state = frontier.popleft()
        print(repr(state), len(frontier), len(explored))

        if state == goalTest:
            return state

        for neighbor in neighbors(state):
            if neighbor not in explored:
                frontier.append(neighbor)
                explored.add(neighbor)
    return False

def neighbors(state):
    ...

实施neighbors留给读者练习。如果是，as you say，8-puzzle，那么0应该是＆＃34;空白＆＃34;拼图中的空间。只需检查与其相邻的其他部分（提示：除法和模数是你的朋友）并交换这些部分，然后返回这些交换状态的列表。

另外，请注意BFS可能不是解决此问题的最佳算法，因为有很多状态，而不知情的搜索（如BFS）可能需要非常长的时间。使用例如A*更好地使用知情搜索。作为启发式的错位瓦片的数量。

Python广度优先搜索类型错误

1 个答案: