上一年的人工智能课就已经把八数码的BFS DFS A* 遗传算法都试了一遍.昨天上传旧的时候觉得实现的不是很优雅,现在想重新用python来一遍.这次我实现了一个很大的突破,起码比原来的算法实现的速度提高了几十倍~ 题目如图,首先我们先建立一个棋盘类来进行八数码问题的操作.class board:
def __init__(self):
# self.groud = [1,
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2023-11-11 09:02:28
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八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。广度优先搜索算法流程：1. 把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点，则求得一个解答)。 2. 如果OPEN是个空表，则没有解，失败退出；否则继续。 3. 把第一个节点(节点n)从OPEN表移出，
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2023-07-04 12:08:15
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“八数码问题”是一个经典的人工智能搜索问题，通常用来考察搜索算法与状态空间搜索的能力。它的目标是通过一系列合法的移动，将一个8个数字加一个空白格（用0表示）所构成的矩阵，从初始状态转变为目标状态。解决该问题的方法包括广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS)和A*算法等。
## 版本对比与兼容性分析
在解决“八数码问题”的过程中，不同的实现和算法会随着Python版本的变化而产生一些区别。
八数码问题1. 题目介绍八数码问题描述为：在 3×3 组成的九宫格棋盘上，摆有 8 张牌，每张牌都刻有 1-8 中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许其周围的某张牌向空格移动，这样通过移动牌就可以不断改变棋盘布局。这种游戏求解的问题是：给定一种初始的棋盘布局或结构（初始状态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动牌，实现从初始状态到目标状态的转变。例如如下的棋盘要求将初始状态移动到目标状态：
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2023-11-29 13:32:47
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八数码难题：设问题的初始状态为S0和目标状态Sg，如图所示。请用A*算法求解。（定义两种以上的评估函数，分别给出搜索树和计算过程，并进行不同评估函数的对比分析）初始状态 目标状态283 1231 4 8 476
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2023-12-12 16:47:20
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在这篇博文中，我将详细记录“8数码问题”在Python编程中的处理过程。8数码问题是一个经典的人工智能问题，常用于研究搜索算法和优化技术。
## 协议背景
8数码问题是一个经典的滑块谜题，通常由3x3的格子组成，其中包含8个数字和1个空格。目标是通过移动数字到达特定的排列顺序。
- **历史时间轴**
```mermaid
timeline
title 8数码问题发展时间轴
问题描述：在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可以在棋盘上移动，其移动规则是：与空格相邻的数码方格可以移入空格。现在的问题是：对于指定的初始棋局和目标棋局，给出数码的移动序列。该问题称八数码难题或者重排九宫问题。算法流程图如下所示：源代码为：import copy
import numpy as np
import rando
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2023-12-07 10:16:53
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实验四 A算法求解八数码问题实验一、实验目的熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程,并利用 A*算法求解 N 数码难题,理解求解流程和搜索顺序。二、实验原理八数码问题是在3×3的九宫格棋盘上，摆有8个刻有1～8数码的将牌。棋盘中有一个空格，允许紧邻空格的某一将牌可以移到空格中，这样通过平移将牌可以将某一将牌布局变换为另一布局。针对给定的一种初始布局或结构（目标状态），问如何移动将牌，实现从
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2024-07-01 13:01:56
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一.问题描述 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（以数字 0 来表示），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，找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子
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2023-10-04 15:40:31
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题意经典问题，就不再进行解释了。这里主要是给你一个状态，然后要你求其到达\(1,2,3,4,5,6,7,8,x\)的转移路径。解题思路这里有很多的解法，我这里是参考的学长给的题解，真的写的巨好啊！可惜不知道是哪位学长写的＞︿＜。下面就是学长写的题解了，自己改动和增添了一点。经典问题，解法有很多，我们先来计算一下八数码问题一共有多少种状态。八数码问题包含九个字符，这九个字符可以任意排列，也就是\(9
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2023-12-20 13:50:14
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845. 八数码在一个 3×3 的网格中，1∼8 这 8 个数字和一个 x 恰好不重不漏地分布在这 3×3 的网格中。例如：1 2 3 x 4 6 7 5 8 在游戏过程中，可以把 x 与其上、下、左、右四个方向之一的数字交换（如果存在）。我们的目的是通过交换，使得网格变为如下排列（称为正确排列）：1 2 3 4 5 6 7 8 x 例如，示例中图形就可以通过让 x 先后与右、下、右三个方向的数字
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2023-11-06 22:21:10
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# 学习如何实现8数码问题的曼哈顿距离
## 什么是8数码问题？
8数码问题是一个经典的人工智能问题，涉及到一个3x3的方格，里面有8个数字（1-8）和一个空白块（通常用0表示）。目标是将这些数字从一个初始状态排列成一个目标状态。
## 曼哈顿距离
曼哈顿距离是指在一个网格上，从一个点到另一个点的最短路径长度。对于8数码而言，这意味着计算每个数字从其当前位置到其目标位置的距离，并将这些距离
八数码游戏（八数码问题）描述为：在3×3组成的九宫格棋盘上，摆有八个将牌，每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。对于八数码问题的解决，首先要考虑是否有答
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2024-05-15 10:34:37
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目录八数码问题简介
判断是否有解
朴素的 DFS 和 BFS
对于 DFS 和 BFS 剪枝 (去重)
数据结构 map康托展开双向BFS
A*算法
IDA算法 - 迭代加深的DFS
输出路径的方法
八数码问题简介：在 3×3 的棋盘上，摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字。 棋盘中留有一个空格，空格用0来表示。空格周围的棋子可以移到空格中。要求解的问题是： 给出一种初始布局（初始状态）
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2024-05-11 09:19:35
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问题描述：在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可以在棋盘上移动，其移动规则是：与空格相邻的数码方格可以移入空格。现在的问题是：对于指定的初始棋局和目标棋局，给出数码的移动序列。该问题称八数码难题或者重排九宫问题。 八数码问题的解决流程如下图所示： 算法源代码为：import copy
import nump
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2023-11-27 08:19:29
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179. 八数码 给定 n 个正整数，将它们分组，使得每组中任意两个数互质。 至少要分成多少个组？ 在一个 3×3 的网格中，1∼8这 8 个数字和一个 X 恰好不重不漏地分布在这 3×3的网格中。 例如： 1 2 3 X 4 6 7 5 8 在游戏过程中，可以把 X 与其上、下、左、右四个方向之一 ...
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2021-08-15 10:09:00
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这一次是交流测试？边交流边测试（滑稽15数码问题大家应该都玩过这个15数码的游戏吧，就在桌面小具库那里面哦。一看到这个题就知道要GG，本着能骗点分的原则输出了 t 个无解，本来以为要爆零，没想到这个题数据是真的水，全输出无解能骗到40分，某些大佬输出样例了又骗到了20分 QwQ~；本题对应着洛谷的UVA10181 15-Puzzle Problem ，省选难度，果然不简单QwQ~，_rq
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2023-10-23 16:02:09
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DFS，BFS的open表分别使用栈、队列A*的open表使用优先队列close表都使用集合使用了两种启发函数：Fn=Gn+Hn，Fn=Hn.#include <queue>
#include <stack>
#include <unordered_set>
#include <unordered_map>
#include <string&g
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2024-06-08 21:35:15
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利用 A *算法解决八数码问题摘要利用 A 算法解决八数码问题，比较不同启发函数（h1，h2）的搜索效率，并验证关于 A 算法的命题。导言本实验主要使用 A*算法解决八数码问题。八数码问题主要是由 8 个 1-8 的数字以及一个空格组成一个九宫格，通过移动空格若干次使得九宫格中数字到达以下目标状态：12384765对于每个状态，可以往不同方向移动空格使得该状态产生多个不同的新状态作为后继节点，于是
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2023-10-10 16:05:43
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3 A*算法实现8数码问题3.1算法介绍3.2实验代码3.3实验结果3.4实验总结3.1算法介绍Astar算法是一种求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是许多其他问题的常用启发式算法。它的启发函数为f(n)=g(n)+h(n),其中，f(n) 是从初始状态经由状态n到目标状态的代价估计，g(n) 是在状态空间中从初始状态到状态n的实际代价，h(n) 是从状态n到目标状态的最佳路径的估计代价。h(n
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2023-10-20 23:14:21
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