用C++编写一个解决八数码问题的代码

时间: 2023-09-11 15:10:08 浏览: 55
好的,八数码问题是一种经典的搜索问题,可以用广度优先搜索(BFS)或者启发式搜索算法(如A*算法)来解决。下面是使用A*算法(估价函数为曼哈顿距离)的C++代码示例: ```c++ #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <queue> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 3; const int M = 1e5 + 5; struct node { int g, h; int a[N][N]; int x, y; // 空格的坐标 int pre; // 记录上一步的状态,输出解路径用 bool operator < (const node &t) const { return g + h > t.g + t.h; } }st, ed, u, v; int dx[4] = {-1, 0, 1, 0}, dy[4] = {0, 1, 0, -1}; int f[M], pre[M]; // f[i]表示状态i在队列中的位置 int encode(node &t) { int res = 0; for (int i = 0; i < N; i ++ ) for (int j = 0; j < N; j ++ ) res = res * 10 + t.a[i][j]; return res; } void decode(int code, node &t) { for (int i = N - 1; i >= 0; i -- ) for (int j = N - 1; j >= 0; j -- ) { t.a[i][j] = code % 10; code /= 10; if (!t.a[i][j]) t.x = i, t.y = j; } } int h(node &a, node &b) { int res = 0; for (int i = 0; i < N; i ++ ) for (int j = 0; j < N; j ++ ) if (a.a[i][j]) { int x = (a.a[i][j] - 1) / N, y = (a.a[i][j] - 1) % N; res += abs(x - i) + abs(y - j); } return res; } void print(int u) { if (pre[u] != -1) print(pre[u]); printf("%d\n", f[u]); } int main() { memset(f, -1, sizeof f); memset(pre, -1, sizeof pre); for (int i = 0; i < N; i ++ ) for (int j = 0; j < N; j ++ ) { st.a[i][j] = i * N + j + 1; ed.a[i][j] = (i + j + 1) % 9; } ed.a[N - 1][N - 1] = 0; priority_queue<node> heap; st.g = 0, st.h = h(st, ed); f[encode(st)] = 0, heap.push(st); while (heap.size()) { u = heap.top(); heap.pop(); int code = encode(u); if (code == encode(ed)) { print(code); break; } for (int i = 0; i < 4; i ++ ) { int a = u.x + dx[i], b = u.y + dy[i]; if (a < 0 || a >= N || b < 0 || b >= N) continue; memcpy(&v, &u, sizeof v); swap(v.a[u.x][u.y], v.a[a][b]); int code = encode(v); if (f[code] == -1 || f[code] > f[encode(u)] + 1) { pre[code] = encode(u); f[code] = f[encode(u)] + 1; v.g = f[code], v.h = h(v, ed); heap.push(v); } } } return 0; } ``` 这段代码使用A*算法求解八数码问题,其中的`encode`函数和`decode`函数用于将状态转化为整数以及将整数还原为状态,`h`函数用于计算估价函数(曼哈顿距离),`print`函数用于输出解路径。

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用c++完成步骤一.设计八数码格局的隐式存储的节点结构: 将表示棋局的状态用如下向量表示: A=(X0,X1 ,X2 ,X3 ,X4 ,X5 , X6 , X7 ,X8) 约束条件: XiÎ{0,1 ,2,3,4,5,6,7,8} Xi¹Xj,当i¹j时。 初始状态: S0 =(0,1,3,2,4,8,7,6,5) 目标状态: Sg =(0,1,2,3,4,5,6,7,8) 步骤二. 采用广度优先、深度优先搜索算法实现搜索。 步骤三. 设计启发函数,启发函数可参考如下定义方法: (1)启发函数h(n)定义为:h(n)=w(n) 其中,w(n)代表n的格局域目标节点格局相比,位置不符的将牌数目。 (2)估计函数f(n)定义为:f(n)=d(n)+w(n) 其中,d(n)表示节点深度,w(n)意义与前同。 (3)对w(n)进一步改进:令h(n)=P(n) 其中,p(n)是n格局中每个将牌离家(在sg中的位置)的最短距离。 (4)另一种改进:h(n)=p(n)+3s(n) 其中, s(n)是这样计算的:沿着周围哪些非中心方格上依顺时针方向检查n格局上的每一个将牌,如果其后紧跟着的将牌正好是目标格局中该将牌的后续者,则该将牌得0分,否则得2分;在正中方格上有将牌得1分,否则得0分 步骤四.选择并设计搜索算法。 (1)使用全局择优的树式搜索算法,即启发式的宽度优先搜索算法,但要考虑去掉已生成的格局。 (2)使用局部择优的树式搜索算法,即启发式的深度优先搜索算法,但要考虑去掉已生成的格局。 (3)使用A算法或A*算法,即图的启发式搜索算法,比上述两个算法略有难度。 步骤五 设计输出 动态演示格局的变化情况,即数码的移动情况。 步骤六 编写代码,调试程序。

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