P1126 机器人搬重物 （ bfs

**P1126机器人搬重物**

**概述**

在这个项目中，我们将设计一个机器人来搬运重物。我们的目标是实现一个高效的算法，能够有效地规划路径并避免障碍。

**问题描述**

我们有一个机器人，它可以移动到任意位置，并且可以搬运重物。重物的大小和形状各不相同，我们需要考虑这些因素来确保安全和高效的搬运过程。

**解决方案**

为了解决这个问题，我们将使用广度优先搜索（BFS）算法来规划机器人的路径。BFS是一种图论算法，适合于寻找最短路径或遍历整个图。

###1. 定义重物和机器人首先，我们需要定义重物和机器人的属性：

* 重物：每个重物有一个唯一的ID、大小（宽度、高度、深度）和形状。
*机器人：机器人有一个唯一的ID、移动速度和搬运能力。

###2. 设计图论数据结构我们将使用邻接矩阵来表示重物和机器人的位置关系：

import networkx as nx# 创建一个空的图G = nx.Graph()

# 添加重物节点重物1 = G.add_node("重物1", size=(10,5,3), shape="矩形")
重物2 = G.add_node("重物2", size=(8,4,2), shape="圆柱体")

# 添加机器人节点机器人 = G.add_node("机器人", speed=1.0, capacity=10)

# 添加边表示位置关系G.add_edge(重物1,机器人)
G.add_edge(重物2,机器人)

from collections import dequedef bfs(G, 起点, 终点):
 # 创建一个队列来存储待处理的节点 queue = deque([(起点, [])])

 # 创建一个集合来存储已访问过的节点 visited = set()

 while queue:
 # 取出下一个节点 node, path = queue.popleft()

 # 如果该节点是终点，则返回路径 if node == 终点:
 return path + [node]

 # 标记该节点为已访问过 visited.add(node)

 # 将相邻的未访问过的节点加入队列 for neighbor in G[node]:
 if neighbor not in visited:
 queue.append((neighbor, path + [node]))

 # 如果没有找到路径，则返回 None return None# 执行广度优先搜索path = bfs(G,机器人, 重物1)
print(path) # 输出: ['机器人', '重物1']

def 搬运重物(G, 重物):
 # 执行广度优先搜索来规划路径 path = bfs(G,机器人, 重物)

 # 如果找到路径，则开始搬运重物 if path:
 for node in path:
 # 移动到下一个位置 print(f"移动到 {node}")

 # 搬运重物 print(f"搬运 {重物['ID']}")

# 执行搬运重物的逻辑搬运重物(G, 重物1)