Python自定义State类获取二维数组返回实例触发下标报错

问题表现 #

自定义State类封装二维列表格式的网格状态，类内实现getState()方法返回内部存储的二维数组。预期调用该方法拿到数组后可正常执行下标访问、元素交换等列表操作，但部分场景下获取到的值类型为<class '__main__.State'>而非预期的list，运行时抛出TypeError: 'State' object is not subscriptable错误。
经实测：

• 仅find_h()函数内部调用state.getState()时可正常返回list类型
• 输入空白格坐标i=2、j=0运行代码时，报错触发点为generateChildren()函数上移逻辑的网格元素交换步骤

报错栈信息如下：

Traceback (most recent call last):
line 122, in
driver()
line 115, in driver
generateChildren(current_state)
in generateChildren
grid[i-1][j], grid[i][j] = grid[i][j], grid[i-1][j]
TypeError: 'State' object is not subscriptable

根因分析 #

代码存在5处逻辑错误，共同导致报错及后续逻辑异常：

1. State实例化传参类型错误：generateChildren()的上移、左移、右移分支中，创建新节点的代码为new_state = State(state, 0, state)，传入的第一个参数state本身是State类实例，而非二维列表，导致新节点的self.state属性存储的是State对象，后续访问该属性尝试做列表下标操作时必然触发类型错误。
2. 当前节点二次包装错误：driver()函数主循环中写了current_state = State(queue.pop(0))，而queue中存储的元素本身就是初始化完成的State实例，将该实例作为参数再次传入State构造函数，直接导致传入generateChildren()的current_state内部嵌套了一层State对象，是本次报错的直接触发点。
3. 未做状态深拷贝：所有移动逻辑直接在原父节点的grid引用上修改元素，会直接篡改父节点、队列中其他节点、已访问列表中节点的状态，导致搜索过程中状态数据完全混乱。
4. 右移逻辑边界判断错误：右移分支的判断条件误写为0 <= i-1 < 3 and 0 <= j < 3，未判断j+1的坐标合法性，导致右移逻辑永远无法正常触发。
5. 空白格坐标使用全局固定值：generateChildren()中直接使用全局输入的blank_i、blank_j作为当前节点的空白格坐标，没有根据当前处理的网格动态计算0的位置，节点移动1次后空白格坐标就会和实际值不匹配。

修复方案 #

针对上述错误逐点修正即可：

• 所有创建State实例的位置，第一个参数必须传入二维列表类型的网格数据，禁止直接传入State对象
• 移除driver()中对弹出队列节点的二次State包装，直接将弹出的State实例赋值给current_state
• 生成子节点时，先对父节点的二维网格做深拷贝，在拷贝出的独立网格上执行元素交换，避免修改父节点状态
• 修正右移分支的边界判断逻辑，判断j+1是否在0-2的合法范围内
• 废弃全局固定的空白格坐标，每次处理当前节点时，先遍历网格找到值为0的位置作为当前空白格坐标，再执行移动逻辑

修正后的核心代码片段如下：

import copy

def generateChildren(state):
    # 动态计算当前状态的空白格坐标
    grid = state.getState()
    i, j = 0, 0
    for x in range(3):
        for y in range(3):
            if grid[x][y] == 0:
                i, j = x, y
                break
    # 上移
    if 0 <= i-1 < 3:
        new_grid = copy.deepcopy(grid)
        new_grid[i-1][j], new_grid[i][j] = new_grid[i][j], new_grid[i-1][j]
        new_state = State(new_grid, 0, state)
        new_state.h = find_h(new_state)
        queue.append(new_state)
    # 下移
    if 0 <= i+1 < 3:
        new_grid = copy.deepcopy(grid)
        new_grid[i+1][j], new_grid[i][j] = new_grid[i][j], new_grid[i+1][j]
        new_state = State(new_grid, 0, state)
        new_state.h = find_h(new_state)
        queue.append(new_state)
    # 左移
    if 0 <= j-1 < 3:
        new_grid = copy.deepcopy(grid)
        new_grid[i][j-1], new_grid[i][j] = new_grid[i][j], new_grid[i][j-1]
        new_state = State(new_grid, 0, state)
        new_state.h = find_h(new_state)
        queue.append(new_state)
    # 右移
    if 0 <= j+1 < 3:
        new_grid = copy.deepcopy(grid)
        new_grid[i][j+1], new_grid[i][j] = new_grid[i][j], new_grid[i][j+1]
        new_state = State(new_grid, 0, state)
        new_state.h = find_h(new_state)
        queue.append(new_state)

def driver():
    goal = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 0]]
    start_grid = [[3, 7, 6], [8, 4, 2], [0, 1, 5]]
    start = State(start_grid)
    h = find_h(start)
    start.setH(h)
    global sol
    queue.append(start)
    while queue:
        queue.sort(key=lambda x: x.h)
        # 移除多余的State二次包装
        current_state = queue.pop(0)
        if goalstate(current_state, goal):
            sol += 1
            traceback(current_state)
            break
        else:
            if inVisited(current_state):
                continue
            visited.append(current_state)
            generateChildren(current_state)

注：原代码visited列表只做了查询没有写入节点，修复时补充了访问后将节点加入visited的逻辑，避免重复搜索死循环。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eme