用一个汇编程序实现A78H-5E9H 的减法运算
时间: 2024-05-03 18:19:30 浏览: 10
下面是一段8086汇编代码,实现了将A78H减去5E9H的操作,结果保存在DX和AX寄存器中:
```
MOV AX, A78H ; 将A78H赋值给AX寄存器
MOV DX, 0 ; 将DX寄存器清零
SUB AX, 5E9H ; AX = AX - 5E9H
SBB DX, 0 ; 如果有借位,将DX寄存器减1
```
解释:
首先将A78H赋值给AX寄存器,DX寄存器清零。
然后使用SUB指令将5E9H从AX寄存器中减去,结果保存在AX寄存器中。
如果减法过程中出现了借位,SBB指令会将DX寄存器减1,否则不做任何操作。
最终的结果保存在DX和AX寄存器中。
相关问题
汇编一个A78H-5E9H 的减法运算
假设A78H存储在AL寄存器中,5E9H存储在BL寄存器中,那么可以使用以下汇编代码进行减法运算,结果存储在AL中:
```
MOV AL, A78H
SUB AL, BL
```
可以将结果存储在其他寄存器或内存位置中,例如将结果存储在DL寄存器中:
```
MOV AL, A78H
SUB AL, BL
MOV DL, AL
```
写一个使用A*算法实现8数码和15数码问题的程序,要求采用两种估价函数
好的,我了解了你的要求。以下是用A*算法实现8数码和15数码问题的程序代码示例,其中使用了两种常见的估价函数:Manhattan距离和曼哈顿距离。
```
#include <iostream>
#include <queue>
#include <unordered_map>
#include <vector>
using namespace std;
const int N = 3; // 3*3=9, 4*4=16, ...
const string TARGET_8 = "12345678x"; // 目标状态
const string TARGET_15 = "123456789abcdefx";
// 计算曼哈顿距离估价函数
int heuristic(const string& state) {
int score = 0;
for (int i = 0; i < N*N; ++i) {
char c = state[i];
if (c != 'x') {
int m = abs(i%N - (c-'1')%N);
int n = abs(i/N - (c-'1')/N);
score += m + n;
}
}
return score;
}
// 计算Manhattan距离估价函数
int heuristic2(const string& state) {
int score = 0;
for (int i = 0; i < N*N; ++i) {
char c = state[i];
if (c != 'x') {
int m = i % N - (c-'1') % N;
int n = i / N - (c-'1') / N;
score += abs(m) + abs(n);
}
}
return score;
}
// 判断状态是否合法
bool valid(const string& s) {
int cnt = 0; // 记录逆序对的数量
for (int i = 0; i < N*N; ++i) {
if (s[i] == 'x') continue;
for (int j = 0; j < i; ++j) {
if (s[j] != 'x' && s[j] > s[i]) cnt++;
}
}
return cnt % 2 == 0; // 逆序对数量为偶数时合法
}
// 找到空格的位置
int find_blank(const string& s) {
for (int i = 0; i < N*N; ++i) {
if (s[i] == 'x') return i;
}
return -1;
}
// 生成下一步的状态
void generate_next_states(const string& s, vector<string>& next_states) {
next_states.clear();
int b = find_blank(s);
int x = b % N, y = b / N;
// 获取可能的移动方向
vector<pair<int,int>> dirs = {{0,1}, {0,-1}, {1,0}, {-1,0}};
for (auto [dx, dy] : dirs) {
int nx = x + dx, ny = y + dy;
if (nx < 0 || nx >= N || ny < 0 || ny >= N) continue;
int nb = ny*N + nx;
string ss = s;
swap(ss[b], ss[nb]);
if (valid(ss)) next_states.push_back(ss);
}
}
// A*搜索算法
string astar(const string& start, const string& target, int (*heuristic_func)(const string&)) {
priority_queue<pair<int,string>, vector<pair<int,string>>, greater<pair<int,string>>> pq;
unordered_map<string, int> visited;
unordered_map<string, string> parent;
pq.push({heuristic_func(start), start});
visited[start] = 0;
while (!pq.empty()) {
auto [f, s] = pq.top();
pq.pop();
if (s == target) return s; // 找到目标状态
if (visited[s] < f) continue; // 已经有更优的路径到达该状态
vector<string> next_states;
generate_next_states(s, next_states);
for (auto& ns : next_states) {
// 计算新状态的f值
int g = visited[s] + 1;
int h = heuristic_func(ns);
int f = g + h;
if (!visited.count(ns) || g < visited[ns]) {
visited[ns] = g;
parent[ns] = s;
pq.push({f, ns});
}
}
}
return ""; // 没有找到路径
}
int main() {
string start, target;
if (N == 3) {
start = "8467253x1";
target = TARGET_8;
} else if (N == 4) {
start = "d13c2b5f649a78x";
target = TARGET_15;
} else {
cout << "Unsupported size of puzzle." << endl;
return 0;
}
if (!valid(start)) { // 判断起始状态是否合法
cout << "Invalid start state." << endl;
return 0;
}
string path = astar(start, target, heuristic);
if (path.empty()) {
cout << "No solution found." << endl;
return 0;
}
// 输出路径
vector<string> states;
while (path != start) {
states.push_back(path);
path = parent[path];
}
states.push_back(start);
for (auto iter = states.rbegin(); iter != states.rend(); ++iter) {
for (int i = 0; i < N*N; ++i) {
cout << (*iter)[i] << " ";
if ((i+1) % N == 0) cout << endl;
}
cout << endl;
}
return 0;
}
```
在程序中,我们定义了两种估价函数`heuristic`和`heuristic2`,分别用于计算曼哈顿距离和Manhattan距离。判断状态是否合法的函数是`valid`,它通过计算逆序对的数量来判断状态是否可达。函数`generate_next_states`用于在当前状态下生成下一步的所有合法状态。
最后,我们使用A*搜索算法来寻找从起始状态到目标状态的最短路径,并输出路径中的所有状态。注意,在程序中,估价函数的选择可以通过传递不同的指针参数来实现。