# Importa a biblioteca heapq, utilizada para organizar a fila de prioridade do algoritmo A*
import heapq
# Etapa 1: Criar a classe Produto
# Essa classe armazena o nome, a categoria e a probabilidade de conversão de cada produto
class Produto:
def __init__(self, nome, categoria, probabilidade_conversao):
self.nome = nome
self.categoria = categoria
self.probabilidade_conversao = probabilidade_conversao
# Define como o produto será exibido
def __repr__(self):
return f"{self.nome} ({self.categoria})"
# Etapa 2: Criar a classe AStarRecommendation
# Essa classe será responsável por construir o grafo e executar o algoritmo A*
class AStarRecommendation:
def __init__(self, produtos):
# Recebe a lista de produtos
self.produtos = produtos
# Cria o grafo simplificado
self.grafo = self.criar_grafo()
# Cria um grafo onde cada produto se conecta a todos os outros
def criar_grafo(self):
grafo = {}
for produto in self.produtos:
grafo[produto] = [
p for p in self.produtos
if p != produto
]
return grafo
# Etapa 3: Implementar a heurística
# Quanto maior a probabilidade de conversão,
# maior a prioridade do produto
def heuristica(self, produto):
return -produto.probabilidade_conversao
# Implementação do algoritmo A*
def a_star(self, inicio, objetivo):
# Cria a fila de prioridade
fila = []
# Adiciona o produto inicial
heapq.heappush(fila, (0, inicio))
visitados = set()
caminhos = {}
while fila:
# Remove o item com maior prioridade
_, atual = heapq.heappop(fila)
if atual in visitados:
continue
visitados.add(atual)
# Interrompe a busca quando encontra o objetivo
if atual == objetivo:
break
# Percorre os produtos vizinhos
for vizinho in self.grafo[atual]:
if vizinho not in visitados:
# Calcula a prioridade utilizando a heurística
prioridade = 1 + self.heuristica(vizinho)
# Adiciona o vizinho na fila
heapq.heappush(
fila,
(prioridade, vizinho)
)
# Armazena o caminho percorrido
caminhos[vizinho] = atual
# Reconstrói o caminho encontrado
caminho = []
produto = objetivo
while produto in caminhos:
caminho.insert(0, produto)
produto = caminhos[produto]
caminho.insert(0, inicio)
return caminho
# Etapa 4: Inserir produtos de exemplo
produtos = [
Produto(
"Notebook Gamer",
"Informática",
0.95
),
Produto(
"Mouse Sem Fio",
"Periféricos",
0.85
),
Produto(
"Teclado Mecânico",
"Periféricos",
0.88
),
Produto(
"Monitor 24 Polegadas",
"Monitores",
0.80
)
]
# Criar o sistema de recomendação
recomendador = AStarRecommendation(produtos)
# Definir o produto inicial e o produto objetivo
inicio = produtos[0]
objetivo = produtos[2]
# Executar o algoritmo A*
caminho = recomendador.a_star(inicio, objetivo)
# Exibir o resultado
print("Caminho recomendado:")
for produto in caminho:
print(produto)
