使用c++代码实现使用深度有限算法完成九宫重排问题

以下是使用C++实现九宫重排问题的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

const int SIZE = 3;

// 定义九宫格的初始状态
int initial_state[SIZE][SIZE] = {{2, 8, 3}, {1, 6, 4}, {7, 0, 5}};

// 定义目标状态
int target_state[SIZE][SIZE] = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 0}};

// 定义方向数组
int directions[4][2] = {{0, 1}, {1, 0}, {0, -1}, {-1, 0}};

// 定义深度优先搜索函数
bool dfs(int state[][SIZE], int depth, vector<vector<int>>& path) {
    if (compare(state, target_state)) {
        cout << "找到解决方案：" << endl;
        for (auto p : path) {
            for (auto x : p) {
                cout << x << " ";
            }
            cout << endl;
        }
        return true;
    }
    
    if (depth == 0) {
        return false;
    }
    
    int zero_pos[2];
    find_zero_pos(state, zero_pos);
    for (auto d : directions) {
        int next_pos[2] = {zero_pos[0] + d[0], zero_pos[1] + d[1]};
        if (is_valid_pos(next_pos)) {
            int next_state[SIZE][SIZE];
            copy_state(state, next_state);
            swap(next_state[zero_pos[0]][zero_pos[1]], next_state[next_pos[0]][next_pos[1]]);
            path.push_back(vector<int>(&next_state[0][0], &next_state[0][0] + SIZE * SIZE));
            if (dfs(next_state, depth - 1, path)) {
                return true;
            }
            path.pop_back();
        }
    }
    
    return false;
}

// 定义比较状态是否相同的函数
bool compare(int state1[][SIZE], int state2[][SIZE]) {
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        for (int j = 0; j < SIZE; j++) {
            if (state1[i][j] != state2[i][j]) {
                return false;
            }
        }
    }
    return true;
}

// 定义查找空格位置的函数
void find_zero_pos(int state[][SIZE], int zero_pos[]) {
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        for (int j = 0; j < SIZE; j++) {
            if (state[i][j] == 0) {
                zero_pos[0] = i;
                zero_pos[1] = j;
                return;
            }
        }
    }
}

// 定义判断位置是否合法的函数
bool is_valid_pos(int pos[]) {
    return pos[0] >= 0 && pos[0] < SIZE && pos[1] >= 0 && pos[1] < SIZE;
}

// 定义复制状态的函数
void copy_state(int state1[][SIZE], int state2[][SIZE]) {
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        for (int j = 0; j < SIZE; j++) {
            state2[i][j] = state1[i][j];
        }
    }
}

int main() {
    vector<vector<int>> path;
    path.push_back(vector<int>(&initial_state[0][0], &initial_state[0][0] + SIZE * SIZE));
    dfs(initial_state, 25, path);
    return 0;
}

在上面的代码中，`dfs` 函数是深度优先搜索的主函数，其中 `state` 表示当前状态，`depth` 表示搜索深度，`path` 表示搜索路径。在每次迭代中，函数会查找空格的位置，然后根据空格位置和规则进行交换，生成新的状态。如果新的状态和目标状态相同，说明已经找到解决方案；如果还未到达最大深度，就继续搜索。如果搜索到最大深度仍未找到解决方案，则返回 `false`。

在实际应用中，深度优先搜索可能会遇到栈溢出的问题，因此需要进行一些优化，例如剪枝、迭代加深搜索等。