博弈树搜索解决九宫重排问题的代码

以下是使用博弈树搜索算法解决九宫重排问题的Python代码实现：

import copy

# 定义目标状态
target = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 0]]

# 定义状态类
class State:
    def __init__(self, board, depth, path):
        self.board = board  # 当前状态的棋盘
        self.depth = depth  # 当前状态的深度
        self.path = path    # 当前状态的路径

    # 获取当前状态的所有子状态
    def get_children(self):
        children = []
        row, col = self.find_blank()  # 获取空格的位置
        moves = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]  # 定义四个方向的移动
        for move in moves:
            new_row, new_col = row + move[0], col + move[1]
            if 0 <= new_row < 3 and 0 <= new_col < 3:
                new_board = copy.deepcopy(self.board)
                new_board[row][col], new_board[new_row][new_col] = new_board[new_row][new_col], new_board[row][col]  # 交换空格和相邻数字的位置
                new_state = State(new_board, self.depth + 1, self.path + [(new_row, new_col)])  # 创建新状态
                children.append(new_state)
        return children

    # 查找空格的位置
    def find_blank(self):
        for i in range(3):
            for j in range(3):
                if self.board[i][j] == 0:
                    return i, j

    # 判断当前状态是否为目标状态
    def is_target(self):
        return self.board == target

# 定义博弈树搜索函数
def minmax(state, depth, max_player):
    if depth == 0 or state.is_target():  # 达到最大深度或找到目标状态
        return state, state.depth

    if max_player:  # 最大玩家
        best_state = None
        best_depth = float('-inf')
        for child in state.get_children():
            _, child_depth = minmax(child, depth - 1, False)
            if child_depth > best_depth:
                best_state, best_depth = child, child_depth
        return best_state, best_depth
    else:  # 最小玩家
        best_state = None
        best_depth = float('inf')
        for child in state.get_children():
            _, child_depth = minmax(child, depth - 1, True)
            if child_depth < best_depth:
                best_state, best_depth = child, child_depth
        return best_state, best_depth

# 定义主函数
def main():
    # 定义初始状态
    board = [[2, 8, 3], [1, 0, 4], [7, 6, 5]]
    state = State(board, 0, [])

    # 搜索最优解
    best_state, _ = minmax(state, 10, True)

    # 输出路径
    print("最优解路径：")
    for step in best_state.path:
        print(step)

if __name__ == '__main__':
    main()

该代码中，`State`类表示一个状态（即一个棋盘），包含当前状态的棋盘、深度和路径等属性，以及获取当前状态的所有子状态、查找空格位置和判断当前状态是否为目标状态等方法。`minmax`函数表示博弈树搜索算法，根据当前玩家（最大玩家或最小玩家）递归地搜索最优解，返回最优解的状态和深度。`main`函数表示主函数，定义初始状态并搜索最优解，输出路径。

需要注意的是，由于九宫重排问题的搜索空间很大，该代码中的搜索深度为10，可能需要根据具体情况进行调整。另外，由于博弈树搜索算法的复杂度较高，可能存在性能问题。