用python实现八数码问题

八数码问题也被称为拼图问题，是一种经典的搜索问题。在这个问题中，我们需要将一个3x3的方格中的数码按照指定的顺序排列。每个方格中包含一个数字，只允许交换空格与相邻数字的位置，目标状态为将数字按照指定顺序排列。

以下是用Python实现八数码问题的代码示例：

from queue import PriorityQueue

class Puzzle:
    def __init__(self, start, goal):
        self.start = start
        self.goal = goal
        
    def __lt__(self, other):
        return False
        
    def __str__(self):
        return str(self.start)
    
    def h(self):
        return sum([1 if self.start[i] != self.goal[i] else 0 for i in range(9)])
    
    def move(self, i):
        temp = self.start[:]
        if i == 0:
            temp[0], temp[1] = temp[1], temp[0]
        elif i == 1:
            temp[0], temp[3] = temp[3], temp[0]
        elif i == 2:
            temp[1], temp[2] = temp[2], temp[1]
        elif i == 3:
            temp[1], temp[4] = temp[4], temp[1]
        elif i == 4:
            temp[2], temp[5] = temp[5], temp[2]
        elif i == 5:
            temp[3], temp[4] = temp[4], temp[3]
        elif i == 6:
            temp[3], temp[6] = temp[6], temp[3]
        elif i == 7:
            temp[4], temp[5] = temp[5], temp[4]
        elif i == 8:
            temp[5], temp[8] = temp[8], temp[5]
        elif i == 9:
            temp[6], temp[7] = temp[7], temp[6]
        elif i == 10:
            temp[7], temp[8] = temp[8], temp[7]
        return Puzzle(temp, self.goal)
    
    def getMoves(self):
        return [self.move(i) for i in range(12) if self.validMove(i)]
    
    def validMove(self, i):
        if i == 0:
            return self.start.index(0) in [1, 3]
        elif i == 1:
            return self.start.index(0) in [0, 4, 6]
        elif i == 2:
            return self.start.index(0) in [1, 5]
        elif i == 3:
            return self.start.index(0) in [0, 4, 6]
        elif i == 4:
            return self.start.index(0) in [1, 3, 5, 7]
        elif i == 5:
            return self.start.index(0) in [2, 4, 8]
        elif i == 6:
            return self.start.index(0) in [3, 7]
        elif i == 7:
            return self.start.index(0) in [4, 6, 8]
        elif i == 8:
            return self.start.index(0) in [5, 7]
        elif i == 9:
            return self.start.index(0) in [6, 4]
        elif i == 10:
            return self.start.index(0) in [7, 5, 8]
        
    def solve(self):
        pq = PriorityQueue()
        pq.put((self.h(), self))
        visited = set()
        iterations = 0
        while not pq.empty():
            iterations += 1
            node = pq.get()[1]
            if node.start == self.goal:
                return node, iterations
            visited.add(str(node))
            for move in node.getMoves():
                if str(move) not in visited:
                    pq.put((move.h(), move))
        return None, iterations

start = [1, 2, 3, 0, 4, 5, 6, 7, 8]
goal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 0]
puzzle = Puzzle(start, goal)
solution, iterations = puzzle.solve()
if solution:
    print(solution.start)
    print("Solved in", iterations, "iterations")
else:
    print("No solution found")

在这个示例中，我们使用了优先级队列来实现A*算法。`Puzzle`类表示拼图问题的状态，其中`start`属性表示当前状态，`goal`属性表示目标状态。`h()`方法是启发式函数，用于估计当前状态与目标状态的距离。`move()`方法用于进行移动，并返回一个新的`Puzzle`对象表示移动后的状态。`getMoves()`方法返回所有可能的移动，`validMove()`方法用于判断某个移动是否合法。

`solve()`方法使用A*算法来搜索解决方案。在每个迭代中，我们从优先级队列中获取一个状态，如果这个状态是目标状态，则返回这个状态。否则，我们将这个状态加入到已访问集合中，并将所有可能的移动加入到优先级队列中。

最后，我们使用示例问题的起始状态和目标状态初始化`Puzzle`对象，并调用`solve()`方法来解决问题。如果存在解决方案，则打印解决方案和搜索迭代次数；否则，打印“无解”。