from $.$base$\_$class import BaseAlgorithm

import time

import threading

from GUI.settings import SLEEP$\_$AMOUNT

class BreadthFirstSearch$($BaseAlgorithm$)$:

pass

class DepthFirstSearch$($BaseAlgorithm$)$:

def expand$\_$node$($self$)$:

self.current$\_$node.expand$\_$node$()$

children $=$ self.current$\_$node.getchildren$()$

i $=$ len$($children$)-1$

while i $>=0$ :

self.fringe.append$($children$[$i$])$

i$-=1$

def pick$\_$node$($self$)$:

try:

self.current$\_$node $=$ self.fringe.pop$()$

self.current$\_$node.mark$\_$active$()$

time.sleep$($SLEEP$\_$AMOUNT$)$

while self.current$\_$node.is$\_$visited$()$:

self.get$\_$wait$\_$flag$().$wait$()$

self.current$\_$node.mark$\_$already$\_$visited$()$

self.current$\_$node $=$ self.fringe.pop$()$

self.current$\_$node.mark$\_$active$()$

time.sleep$($SLEEP$\_$AMOUNT$)$

except :

self.current$\_$node $=$ None

class DepthLimitedSearch$($DepthFirstSearch$)$:

def $\_\_$init$\_\_($self$,$ inital$\_$node,success$\_$callback,failure$\_$callback,$*$args$,**$kwargs$)$:

self.$\_\_$has$\_$unexplored $=$ False

self.$\_\_$limit $=$ kwargs.pop$(\text{'}$limit$\text{'})$

super$($DepthLimitedSearch$,$self$).\_\_$init$\_\_($inital$\_$node,success$\_$callback,failure$\_$callback $,*$args$,**$kwargs$)$

def set$\_$limit$($self$,$limit$)$:

self.$\_\_$limit $=$ limit

def still$\_$unexplored$($self$)$:

return self.$\_\_$has$\_$unexplored

def expand$\_$node$($self$)$:

current$\_$level $=$ self.current$\_$node.get$\_$level$()$

self.current$\_$node.set$\_$expanded$\_$level$($current$\_$level$)$

if current$\_$level $<$ self.$\_\_$limit :

super$($DepthLimitedSearch$,$self$).$expand$\_$node$()$

else :

self.$\_\_$has$\_$unexplored $=$ self.current$\_$node.has$\_$children$()$

self.current$\_$node.mark$\_$visited$()$

def pick$\_$node$($self$)$:

try:

self.current$\_$node $=$ self.fringe.pop$()$

self.current$\_$node.mark$\_$active$()$

time.sleep$($SLEEP$\_$AMOUNT$)$

while self.current$\_$node.is$\_$visited$()$ and self.current$\_$node.get$\_$expanded$\_$level$()<=$ self.current$\_$node.get$\_$level$()$:

self.get$\_$wait$\_$flag$().$wait$()$

self.current$\_$node.mark$\_$already$\_$visited$()$

self.current$\_$node $=$ self.fringe.pop$()$

self.current$\_$node.mark$\_$active$()$

time.sleep$($SLEEP$\_$AMOUNT$)$

except :

self.current$\_$node $=$ None

class IterativeDeepeningSearch$($DepthLimitedSearch$)$:

def $\_\_$init$\_\_($self$,$ inital$\_$node,success$\_$callback,failure$\_$callback,$*$args$,**$kwargs$)$:

self.$\_\_$current$\_$limit $=0$

self.$\_\_$still$\_$running$\_$flag $=$ threading.Event$()$

self.$\_\_$still$\_$running$\_$flag.set$()$

self.$\_\_$success $=$ success$\_$callback

self.$\_\_$treecanvas $=$ inital$\_$node.get$\_$canvas$()$

self.$\_\_$canvas $=$ kwargs.pop$(\text{'}$canvas$\text{'})$

self.$\_\_$failure $=$ failure$\_$callback

self.$\_\_$inital$\_$node $=$ inital$\_$node

super$($IterativeDeepeningSearch$,$self$).\_\_$init$\_\_($inital$\_$node,self.$\_\_$on$\_$success,None,limit$=$ self.$\_\_$current$\_$limit$,*$args$,**$kwargs$)$

def $\_\_$on$\_$fail$($self$)$:

self.$\_\_$still$\_$running$\_$flag.clear$()$

self.$\_\_$failure$()$

def $\_\_$on$\_$success$($self$,$path$)$:

self.$\_\_$still$\_$running$\_$flag.clear$()$

self.$\_\_$success$($path$)$

def reset$($self$)$:

self.$\_\_$treecanvas.delete$("$all$")$

self.$\_\_$canvas.reset$()$

time.sleep$($SLEEP$\_$AMOUNT$)$

self.$\_\_$current$\_$limit$+=1$

self.set$\_$limit$($self$.\_\_$current$\_$limit$)$

self.$\_\_$inital$\_$node.reset$\_$node$()$

self.current$\_$node $=$ self.$\_\_$inital$\_$node

def run$($self$)$:

while True :

super$($IterativeDeepeningSearch$,$self$).$run$()$

if$($self$.$get$\_$running$\_$flag$().$is$\_$set$())$:

if $($self$.\_\_$still$\_$running$\_$flag.is$\_$set$())$:

if self.still$\_$unexplored$()$ :

self.reset$()$

else:

self.$\_\_$on$\_$fail$()$

else :

return

else :

self.$\_\_$on$\_$fail$()$

return

class UniformCostSearch$($BaseAlgorithm$)$:

def expand$\_$node$($self$)$:

super$($UniformCostSearch$,$self$).$expand$\_$node$()$

self.fringe.sort$()$

class GreedyBestFirstSearch$($BaseAlgorithm$)$:

def expand$\_$node$($self$)$:

super$($GreedyBestFirstSearch$,$self$).$expand$\_$node$()$

children $=$ self.current$\_$node.getchildren$()$

for child in children:

child.set$\_$value$($child$.$get$\_$node$\_$heurastic$())$

self.fringe.sort$()$

class AStarSearch$($BaseAlgorithm$)$:

def expand$\_$node$($self$)$:

super$($AStarSearch$,$self$).$expand$\_$node$()$

children $=$ self.current$\_$node.getchildren$()$

for child in children:

child.set$\_$value$($child$.$get$\_$node$\_$heurastic$()+$child.get$\_$cost$())$

self.fringe.sort$()$

Implement RBFS and Beam Search to this code base