各位编程专家和技术爱好者，大家好！ 今天，我们将深入探讨一个在复杂规划问题中至关重要的主题：如何将约束条件“硬编码”到图路径中，从而有效地解决约束满足问题（Constraint-Satisfaction Problems, CSPs）。在排班、物流、资源分配等领域，我们经常面临海量的可能方案，而大部分方案都是无效的。通过将约束条件融入图的结构和遍历逻辑中，我们可以极大地缩小搜索空间，找到满足所有条件的最优或可行解。 我将以编程专家的视角，为大家详细解析这一过程，并辅以大量的Python代码示例，力求逻辑严谨，通俗易懂。 1. 约束满足问题（CSPs）与图的联姻 1.1 什么是约束满足问题？ 约束满足问题（CSPs）是一类数学问题，其目标是在一组变量上找到一个赋值，使得所有预定义的约束条件都得到满足。一个典型的CSP包含三个基本组成部分： 变量集 (Variables, V)：问题中需要赋值的实体，例如，排班问题中的“员工A的工作日”、“任务B的执行时间”。 值域集 (Domains, D)：每个变量可以取值的集合，例如，“工作日”的值域可能是{周一, 周二, …, 周五}， …
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