Computer science 如何修改回溯算法，使其能够在；和/或；图？

在人工智能中，我们研究了回溯算法。以下是本书提供的伪代码：

function backtrack;
begin
    SL:= [Start]; NSL := [Start]; DE := [] CS := Start;
    while NSL != [] do
        begin
            if CS = goal (or meets goal description)
                then return SL;
            if CS has no children (excluding nodes already on DE, SL, and NSL)
                then begin
                    while SL is not empty and CS = the first element of SL do
                        begin
                            add CS to DE
                            remove first element froM SL;
                            remove first element from NSL;
                            CS := first element of NSL;
                        end
                    add CS to SL;
             end
             else begin
                 place children of CS (except nodes already on DE, SL or NSL) on NSL;
                 CS := first element of NSL;
                 add CS to SL;
             end
      end
      return FAIL;
end

• SL：状态列表列出当前路径中的状态 试过了
• NSL：新状态列表包含等待评估的节点
• DE：死胡同，列出其子代未能包含 目标节点
• CS：当前状态

我理解这一点，不仅手工运行了算法，而且在课堂上编写了利用它的程序

然而，现在我们的任务是修改它，以便它可以在“和/或”图上运行

（示例和/或图表）

教科书中有一句话是关于回溯和/或图表的：

“和/或图形搜索只需要 略多于 搜索正则图，一个例子 其中包括回溯算法。 或子体被选中为 他们回到了正轨：曾经有一条路 找到了将目标连接到起点的方法 沿或节点的节点，问题 将被解决。如果路径指向 如果失败，算法可能会回溯 尝试另一个分支。在搜索中 和节点，但是，必须求解（或证明为真）节点的所有和后代才能求解 父节点

虽然我理解“和/或”图是什么，但我在修改上述回溯算法以使其适用于“和/或”图时遇到了困难。正如书中所说，如果它们是“或”节点，则应正常进行，但我遇到的困难是“和”节点。我需要做如下操作：

if CS has children and is "AND" node   then  
     resolve all children of CS  
         if children are all true, add children to NSL  
         else backtrack?  

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这在我的脑海中已经是概念性的接近了，但感觉还是不对。有人能帮我进一步充实一下吗？

你列出的书摘有你想要的解决方案

首先，如果你不知道变量代表什么，那么你列出的伪代码很难看到。我首先理解的是CS，它是当前状态的标准。然后我猜DE是死胡同，SL是当前节点的当前状态，NSL是所有未检查的分支。之后，我使用了我自己的理解我通常递归实现回溯算法。以后，在发布一般问题时，请尝试使用更多描述性变量

基本上，当你到达一个或节点时，你可以继续使用未经修改的回溯算法进行搜索，因为一旦你到达一个真正的节点，它就会将成功渗透回源。但是，当你到达一个和节点时，你必须检查该位置的所有子节点，并确保所有子节点都是真实的，或者更容易理解s一旦其中一个后代为false，您就可以回溯

在或节点上，您假设每个人都为假，直到至少一次被证明为真。在和节点上，您假设每个人都为真，直到至少一次被证明为假

您添加的修改应该放在原始算法的else子句中。您知道它有子项，所以您需要做的就是强制它检查所有子代，而不是停止在单个好的实例和节点上。您列出的修改是正确的想法，但它不适合原始ps的方式eudo代码已编写。您列出的算法不允许调用“解析CS的所有子项”“因为这将是一个递归调用，而您的算法需要一个直接循环。同样，如果所有子级都为true，那么将它们添加到NSL也需要递归，因为您不知道树超出当前状态和直接子级的深度

我建议将其重写为递归解决方案。如果这不是一个选择，答案不会突然出现在我面前

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如果你有一个小时的时间，这里有一个例子。

我刚刚添加了书中描述的变量。我同意，迭代（vs递归）解决方案掩盖了回溯算法概念上的简单性。但我不同意一般的长变量名和标识符：一个解释每个变量作用的传奇故事通常就足够了。长标识符会将代码量扩展到这样的程度，以至于它们会掩盖代码的重复模式，您可以在函数/宏中对其进行分解和参数化。通过这种重构，我看到了代码量的显著减少和代码清晰度的提高。