过河问题是一个经典的逻辑和策略问题，通常涉及如何安全地将一定数量的动物（如狼、羊和白菜）从河的一边运送到另一边，同时避免它们吃掉对方。在图形化编程中实现过河问题，可以采用以下步骤：
定义状态
定义人和船的位置。
定义对岸的状态（有人和船、只有人、只有船、没有人）。
初始状态
所有人和船在左岸，右岸没有人和船。
目标状态
所有人和船在右岸，左岸没有人和船。
合法状态
人不能被野人吃掉。
船只能装两个人或一只野人。
状态扩展
将当前状态上下左右方向上可以合法到达的状态加入到搜索队列中。
评估函数
使用启发式算法（如曼哈顿距离）评估当前状态到目标状态的距离。
A*算法
从初始状态开始搜索，每次取离目标状态距离最短的状态进行扩展，直到找到目标状态或搜索队列为空。
展示结果
将搜索到的最短路径进行可视化展示。
优化
对合法状态的判断和评估函数进行优化，提高搜索效率。
在图形化编程中，可以使用Python的图形化库（如Pygame或Tkinter）来实现上述步骤。以下是一个使用Pygame实现的简单示例：