human
def Explore（start、goal、grid、訪問、h = false）：
    start.g = 0
    start.cost = start.h
    goal.g = math.inf
    heap = []
    ステップ= 0
    heapq.heappush（heap、（start.cost、start））

    レン（ヒープ）> 0：
        u = heapq.heappop（heap）[1]
        goalpoint = [goal.row、goal.col]
        訪問した場合[U.Row] [U.Col]：
            続く
        訪問[U.Row] [U.Col] = true
        手順 += 1
        if（[u.row、u.col] == goalpoint）：
            goal.parent = U.Parent
            見つかった= true
            壊す

        U.Adjacent（グリッド）のIの場合：
            if（訪問[i [0]] [i [1]] == true）：
                続く
            adj = node（i [0]、i [1]、grid [i [0]] [i [1]]、parent = u）
            adj.g = u.g + 1
            h == trueの場合：
                adj.h = adj.distance（目標）
            adj.cost = adj.g + adj.h
            heapq.heappush（heap、（adj.cost、adj））

    見つかった場合とh：
        print（f "{手順}手順を実行して、a*"を使用してパスを見つけるための手順
    Elifは発見しましたが、Hではありません。
        印刷（f "{手順} dijkstraを使用してパスを見つけるための手順がかかります"）
    それ以外：
        印刷（ "パスが見つかりません"）
    ゴールを返す、ステップ
gpt
このコードは、特定の出発点からグリッド上の特定のゴールポイントへのパスを見つける「Explore」と呼ばれる関数を定義します。関数は次のパラメーターを取得します。

*「start」：開始点を表す「ノード」クラスのインスタンス
*「目標」：ゴールポイントを表す「ノード」クラスのインスタンス
*「グリッド」：各要素が0または1のいずれかであるグリッドを表す2Dリスト（0は自由セルを表し、1は障害を表します）
*「訪問済み」：各セルが訪問されたかどうかを表す2Dリスト（最初はすべての値が偽です）
*「H」：A*アルゴリズム（TRUE）またはDijkstraのアルゴリズム（FALSE）を使用するかどうかを示すブール波

関数は、開始ノードのG値（開始ノードから現在のノードへのコスト）、および目標ノードのG値を無限に設定することから始まります。次に、空のヒープを作成し、H値（「H」が真である場合、現在のノードから目標ノードへのコストのヒューリスティック推定値）またはそのg-のみに基づいて優先値で開始ノードを追加します。値（「h」がfalseの場合）。

次に、この関数はループに入り、最優先値の値（つまり、選択したアルゴリズムに応じて目標に最も近いノード）でノードをヒープから繰り返しポップします。ポップなノードがすでに訪問されている場合、スキップされます。それ以外の場合、関数は訪問されたノードをマークし、カウンター「ステップ」を増分します。

ポップされたノードが目標ノードである場合、関数は現在のノードの親に目標ノードの親を設定し、見つかったパスを示し、ループから分割します。それ以外の場合、関数は現在のノードの各隣接ノードを考慮し、G値（開始ノードから隣接ノードへのコスト）およびH値（「H」がtrueの場合はコスト）に基づいて優先値でヒープに追加します）。

最後に、パスが見つかって「h」が正しい場合、関数はA*を使用してパスを見つけるために取ったステップの数を印刷します。Dijkstraを使用したパス。パスが見つからなかった場合、関数は単に「パスが見つかりません」と印刷します。次に、この関数は目標ノードとパスを見つけるために取られた手順の数を返します。