A*算法求解八数码问题实验，启发函数h（n）：不在位数，初始状态：103724685；目标状态：123804765；求最优解，扩展节点数，生成节点数，运行时间以及运行代码

A*算法是一种常用的路径搜索算法，在解决八数码（数独游戏初期的一种简化形式）问题时，它通过结合实际代价（g(n)）和估计的未来最小代价（h(n)）来找到从初始状态到目标状态的最短路径。在这个例子中，启发函数h(n)通常采用"汉明距离"，即两个序列之间的不同位置的数量。

初始状态为103724685，目标状态为123804765，我们假设每个数字的位置改变一次需要移动一步。由于题目没有提供具体的A*实现代码，我可以为你概述一下A*算法的基本步骤：

1. 初始化：设置当前节点为起始状态（103724685），已访问集合为空，开放列表（包含初始状态及其f值= g(n) + h(n)）也为空。
2. 搜索循环：直到找到目标状态或开放列表为空。
a. 从开放列表中选择f值最小的节点（当前最佳节点）并将其标记为已访问。
b. 如果找到的是目标状态，则返回路径。
c. 否则，将当前节点的所有可行邻居加入开放列表，并更新它们的g值和f值。
3. 结果统计：扩展节点数就是搜索过程中尝试的节点总数，生成节点数可能大于扩展节点数，因为有些节点可能已经被其他路径覆盖了；运行时间则是从开始搜索到找到解决方案的时间。

由于A*算法涉及编程实现，这里无法直接展示完整的运行代码。你可以参考Python、Java或C++等语言的A*库编写这样的程序。以下是一个简单的伪代码示例：

# Pseudo-code
def a_star_search(initial_state, goal_state):
    open_list = [(initial_state, 0)]  # f_value = g_value + heuristic
    closed_set = set()
    
    while open_list:
        current_state, _ = min(open_list, key=lambda x: x[1])  # select smallest f_value
        if current_state == goal_state:
            trace_path(current_state)
            return

        open_list.remove((current_state, _))
        closed_set.add(current_state)

        for neighbor in generate_neighbors(current_state):
            if neighbor not in closed_set:
                tentative_g_value = g_value[current_state] + cost(current_state, neighbor)
                if neighbor not in open_list or tentative_g_value < g_value[neighbor]:
                    open_list.append((neighbor, tentative_g_value))
                    g_value[neighbor], h_value[neighbor] = tentative_g_value, heuristic(neighbor)
                    
    print("No solution found.")