深度优先用栈解决15数码问题并进行可视化_Python实现

时间: 2023-12-29 20:06:21 浏览: 38
好的,我可以为您提供Python代码来解决15数码问题并进行可视化。以下是代码: ```python import copy import time # 定义初始状态 start_state = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 0]] # 定义目标状态 goal_state = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 0]] # 定义状态类 class State: def __init__(self, state, parent, action, depth): self.state = state self.parent = parent self.action = action self.depth = depth # 定义栈类 class Stack: def __init__(self): self.stack = [] def push(self, item): self.stack.append(item) def pop(self): return self.stack.pop() def empty(self): return len(self.stack) == 0 # 定义可视化函数 def visualize(state): print("-------------") for row in state: print("|", end=" ") for col in row: if col == 0: print(" ", end=" ") else: print(col, end=" ") print("|", end=" ") print() print("-------------") # 定义移动函数 def move(state, direction): new_state = copy.deepcopy(state) for i in range(len(new_state)): for j in range(len(new_state[i])): if new_state[i][j] == 0: if direction == "up" and i > 0: new_state[i][j], new_state[i - 1][j] = new_state[i - 1][j], new_state[i][j] return new_state elif direction == "down" and i < len(new_state) - 1: new_state[i][j], new_state[i + 1][j] = new_state[i + 1][j], new_state[i][j] return new_state elif direction == "left" and j > 0: new_state[i][j], new_state[i][j - 1] = new_state[i][j - 1], new_state[i][j] return new_state elif direction == "right" and j < len(new_state[i]) - 1: new_state[i][j], new_state[i][j + 1] = new_state[i][j + 1], new_state[i][j] return new_state return None # 定义判断函数 def is_goal(state): return state.state == goal_state # 定义搜索函数 def dfs(start): stack = Stack() visited = set() stack.push(start) while not stack.empty(): cur = stack.pop() visualize(cur.state) if is_goal(cur): return cur visited.add(str(cur.state)) for direction in ["up", "down", "left", "right"]: new_state = move(cur.state, direction) if new_state is not None and str(new_state) not in visited: child = State(new_state, cur, direction, cur.depth + 1) stack.push(child) return None # 主函数 def main(): start = State(start_state, None, None, 0) start_time = time.time() result = dfs(start) end_time = time.time() if result is None: print("No solution found") else: print("Solution found in {} seconds".format(end_time - start_time)) print("Total moves: ", result.depth) if __name__ == '__main__': main() ``` 代码中首先定义了初始状态和目标状态。接着定义了状态类和栈类。可视化函数用来展示当前状态。移动函数用来移动空格。判断函数用来判断当前状态是否为目标状态。搜索函数使用深度优先搜索算法,搜索过程中将状态压入栈中,并将已访问的状态记录在visited集合中,防止重复访问。主函数调用搜索函数,并计算搜索所用的时间。

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