# 八数码难题与深度优先策略
## 一、什么是八数码难题
八数码难题（8-puzzle）是一种经典的排列问题，通常由一个 3x3 的方格和 8 个数字（1-8）组成，玩家需要通过移动空白格，改变数字的位置，最终将其排列成指定的目标状态。其目标状态通常是将数字按顺序排列，如下所示：
```
1 2 3
4 5 6
7 8 _
```
其中，`_` 代表空白格。
## 二、深度优先策略概述
原创
2024-10-20 04:08:13
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问题描述： 在一个3*3的九宫中有1-8这8个数字以及一个空格随机摆放在其中的格子里。将该九宫格的初始状态调整到目标状态。 规则：每次只能将与空格（上、下、左、右）相邻的一个数字移动到空格中。试编程实现这一问题的求解。为了程序中表示方便，用0代替空格。如：要点： A算法的核心在于估价函数f(n) = g(n) + h(n) 。 g(n)为初始结点到当前结点n的代价； h(n)称为启发函数，表示节点
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2023-09-22 14:50:13
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上一篇 介绍了八数码问题的宽度优先搜索求解法。这里来看看深度优先搜索怎么完成。深度优先的策略： 一种一直向下的搜索策略，初始节点
开始，按生成规则生成下一级各子节点，检查是否出现目标节点。若未出现，则按最新产生的（即最深的）节点优先的原则，再用生成规则生成下一级子节点； 节点深度： 起始节点深度为
0
； 其他节点的深度为其父节点深度加
1
； 一个问题的状态空间树可能无限深，
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2023-12-18 22:21:31
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一、A算法代码如下：#! python3
#名称：八数码问题算法
#用途：输入八数码初始状态和预期状态，搜索其解
#节点基本序列：字符0-8，以及字符' '。
#节点数据结构：本节点序列、父节点序列、本节点与目标的偏差、本节点ID、父节点ID
#其中节点ID为全局唯一。
#
#版本：1.0
#更新日期：2018.11.19
#实现方式：采用A算法，广度优先方式
import c
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2023-07-07 19:51:29
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小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。废话不多说，开始今天的题目：问：Python如何实现深度优先与广度优先？答：上次说过Python新式类和旧式类的区别有一点是说：新式类的MRO算法采用C3算法广度优先搜索，而旧式类的MRO算法是采用深度优先搜索。今天主要来说两者的区别是什么，以及用Python代
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2023-10-27 15:16:29
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# 实现八数码问题的深度优先算法
## 一、什么是八数码问题？
八数码问题是一个经典的人工智能问题，其目标是从一个给定的状态，通过滑动数字块，达到目标状态。这个过程通常需要寻找一系列的有效步骤。在这个文章中，我们将使用深度优先搜索（DFS）算法来解决这个问题，并用 Python 实现。
## 二、解决问题的流程
首先，我们需要对整个解决方案的过程进行一个简单的梳理，下面的表格展示了这个过程
1、引入在一个国际象棋棋盘上， 一个棋子“马”（骑士） ， 按照“马走日”的规则， 从一个格子出发， 要走遍所有棋盘格恰好一次。把一个这样的走棋序列称为一次“周游” 。2、功能分析在8×8的国际象棋棋盘上， 合格的“周游”数量有1.305×1035这么多， 走棋过程中失败的周游就更多了。采用图搜索算法， 是解决骑士周游问题最 容易理解和编程的方案之一 解决方案还是分为两步：首先将合法走棋次序表示为
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2024-09-14 23:25:32
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什么是八数码难题？八数码问题（Eight Puzzle Problem）是诺耶斯·帕尔默·查普曼在19世纪70年代发明和推广的谜题。所谓八数码是指一个3x3的九宫格，有8个标有1到8的正方形块和一个空白正方形（x）。问题的目标是重新排列积木，使其井然有序。如：The 8-puzzle problem is a puzzle invented and popularized by Noyes Pal
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2023-07-04 14:16:12
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python简单编程八数码问题实现结果：给定八数码的起始状态和目标状态，程序可以自动计算出所需要的步数，并能打印出每一步的变化。使用深度搜索import time as tm
g_dict_layouts = {}
#每个位置可交换的位置集合
g_dict_shifts = {0:[1, 3], 1:[0, 2, 4], 2:[1, 5],
3:[0,4,6],
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2023-09-30 08:16:59
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A*算法之八数码问题 python解法 文章目录A*算法之八数码问题 python解法问题描述A*算法与八数码问题状态空间的定义各种操作的定义启发式函数的定义A*算法代码框架A*算法代码代码详解位置1函数一、Node类位置3函数二、data_to_int函数位置2的函数三、opened表的更新/插入位置4,5的函数四、opened表排序位置6的函数五、结果的输出六、代码 人工智能课程中学习了A*算
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2023-11-14 22:33:07
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八数码问题代码实现1.原理：对于八数码问题的解决，首先要考虑是否有答案。每一个状态可认为是一个1×9的矩阵，问题即通过矩阵的变换，是否可以变换为目标状态对应的矩阵？由数学知识可知，可计算这两个有序数列的逆序值，如果两者都是偶数或奇数，则可通过变换到达，否则，这两个状态不可达。这样，就可以在具体解决问题之前判断出问题是否可解，从而可以避免不必要的搜索。 如果初始状态可以到达目标状态，那么采取什么样的
首先介绍一下A星搜索算法，他是一种启发式搜索算法。 对于A星搜索算法的具体原理等此处我就不介绍，可以查看A星搜索算法原理-百度百科A星搜索算法伪代码在查看相关资料的时候发现对于A星搜索算法往往给出的都是原理的介绍，对于伪代码许多具体的文章都没有给出，为了使后面编写解题代码更加清晰，此处我给出A星搜索的伪代码数据结构以及相关函数介绍open open是一个列表，其中储存的是待访问的节点，类似于BFS
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2023-11-20 14:05:02
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（这是学校的一个小实验，核心内容除了八数码问题，更主要的是，自己用的是Python。。。特别慢，太慢了至少比java慢上了10倍，所以自己想了固定时间运行，优先队列，hash等方法慢弥补这种运行缓慢带来的不便）算法部分：import numpy as np
import copy
import queue
import time
class Node(object): # 定义每一张图的状态
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2023-12-14 10:20:49
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BFS实现八数码难题这是一个非常经典的实验，作为人工智能导论课的第一个题目，思路上似乎不是很难，但是实现起来还是有点复杂，接下来讲解一下我的思路BFS实现思路（源码会给在最下方）BFS实现方法大致思路使用BFS实现还是比较简单的，只需要用队列的方式来储存每一个节点即可，使用python来存储这些类对象还是很简单的，然后就用while循环一层层的去对照节点的状态如何，直到队列空了则退出循环，视为查询
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2024-05-29 07:12:20
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作为小白的我写这篇博客的时候内心瑟瑟发抖，表达文案能力有限，以下是我对8数码问题的一下小见解，如内容有错误，请在评论区讨论（最好改正并告知我），请大家多多包涵。思路参考博客：8数码问题：8数码问题又称九宫格问题，在3x3的棋盘上，问题的解决是移动空格使得8数码从初始状态到目标状态。8数码是否有解 判断8数码逆序的奇偶性 若两个状态的逆序奇偶性相同，则可相互到达，否则不可相互到达 可以参考：BFS（
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2023-08-09 21:05:45
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深度优先搜索概念 深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的遍历算法，英文缩写为DFS即 Depth First Search。例如，在下面的树结构中找出节点1。采取的策略是按照深度优先的方式进行，也就是一条路走到底。每次进入都先走左边，直到左边不能走了，退回一步，选择没有走过的路(右边)。其中搜索实际上指的是一种穷举策略，按照该策略，将所有的可行方案全部列举出来，不断进行尝试，
八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘，摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字，不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格，与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是：给出一个初始状态和一个目标状态，找出一种从初始状态转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。一开始也是两眼一抹黑，连八数码是什么都不知道，经过度娘得到如上结果。那该如何实现呢？如果移动数字的话，8个数字，每次移动有
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2023-10-24 10:59:11
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1八数码难题是一种经典的搜索和优化问题，通常由一个3x3的方格组成，其中包含8个数字（1到8）和一个空白格。目标是通过滑动方格中的数字，将其排列成特定的目标状态。我们将通过Python语言实现这一算法，并在这个过程中讨论解决方案的细节。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的兼容性。这些步骤确保你可以在任何主要操作系统上运行我们的代码。以下是我们的技术栈及其兼容性。
| 组件
# 使用Python求解八数码难题
八数码难题是经典的人工智能问题，通常用作启发式搜索算法的示例。我们的目标是找到一系列的移动，使得初始的数字排列能够变换为目标排列。本文将逐步指导你如何使用Python来求解这个问题。
## 整体流程
以下是求解八数码难题的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
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必须记住下一步还可以走哪些点——OPEN表（记录还没有扩展的点）必须记住哪些点走过了——CLOSED表（记录已经扩展的点广度优先搜索在应用BFS算法进行八数码问题搜索时需要open和closed两个表。首先将初始状态加入open队列，然后进行出队操作并放入closed中，对出队的状态进行扩展（所谓扩展也就是找出其上下左右移动后的状态），将扩展出的状态加入队列，然后继续循环出队-扩展-入队的操作，直
