八数码问题曼哈顿距离 Python

八数码问题是一种经典的人工智能问题，它是一个数字拼图游戏，目标是将一个3x3的方格中的数字从初始状态移动到目标状态。其中，曼哈顿距离是一种常用的启发式函数，用于评估当前状态与目标状态之间的距离。在八数码问题中，曼哈顿距离指的是每个数字到其目标位置的横向和纵向距离之和。

在Python中，可以通过定义一个函数来计算曼哈顿距离。例如，假设当前状态为一个3x3的矩阵state，目标状态为一个3x3的矩阵goal，可以使用以下代码计算曼哈顿距离：

def manhattan_distance(state, goal):
    distance = 0
    for i in range(3):
        for j in range(3):
            if state[i][j] != 0:
                x, y = divmod(goal.index(state[i][j]), 3)
                distance += abs(x - i) + abs(y - j)
    return distance

其中，divmod函数用于计算目标状态中某个数字的位置，abs函数用于计算距离的绝对值。通过调用该函数，可以得到当前状态与目标状态之间的曼哈顿距离。