八数码广度优先算法python

以下是八数码问题的广度优先搜索算法 Python 实现：

from collections import deque

def bfs(start, goal):
    queue = deque([(start, [])])
    visited = set()

    while queue:
        node, path = queue.popleft()
        if node == goal:
            return path
        visited.add(node)

        for child, move in successors(node):
            if child not in visited:
                queue.append((child, path + [move]))

    return None

def successors(state):
    state = list(state)
    i = state.index(0)
    if i not in (0, 1, 2):
        yield swap(state, i, i-3), 'Up'
    if i not in (6, 7, 8):
        yield swap(state, i, i+3), 'Down'
    if i not in (0, 3, 6):
        yield swap(state, i, i-1), 'Left'
    if i not in (2, 5, 8):
        yield swap(state, i, i+1), 'Right'

def swap(state, i, j):
    state = state[:]
    state[i], state[j] = state[j], state[i]
    return tuple(state)

其中 `bfs` 函数接受起始状态 `start` 和目标状态 `goal` 作为参数，返回从起始状态到目标状态的动作列表。`successors` 函数接受一个状态作为参数，返回以该状态为基础生成的新状态及对应的移动方向。`swap` 函数是一个辅助函数，用于交换状态中两个位置的值。

具体来说，该算法使用一个队列 `queue` 存储待处理节点，一个集合 `visited` 存储已经处理过的节点。每次从队列中取出一个节点 `node`，如果该节点是目标状态，则返回当前路径 `path`，否则将该节点标记为已处理，并遍历该节点的所有子节点。对于每一个子节点 `child`，如果该节点未被处理过，则将其加入队列，并将当前路径 `path` 增加对应的移动方向。如果队列为空，说明无法到达目标状态，返回 `None`。