利用A*算法实现八数码难题(九宫重排)的搜索。

时间: 2023-07-20 07:09:23 浏览: 77
好的,我可以为您讲解一下利用A*算法实现八数码难题的搜索过程。 八数码难题,也叫九宫重排,是一种经典的智力游戏,其目标是将一个3x3的九宫格中的数字1-8按照规定的顺序排列。在这个过程中,每次只能将一个数字移到空格中,最终达到目标状态。 A*算法是一种启发式搜索算法,它可以在搜索过程中优先搜索最有可能达到目标状态的节点。在八数码难题中,A*算法可以通过计算每个节点的估价函数值(即当前状态到目标状态的最短距离估计值)来确定搜索顺序。 具体实现过程如下: 1. 定义状态表示:使用一个3x3的矩阵来表示当前的八数码状态。例如,[[2, 8, 3], [1, 6, 4], [7, 0, 5]]表示当前状态下,数字1-8按照如图所示的顺序排列,空格用0表示。 2. 定义操作:定义可以对状态进行的操作,即将空格上、下、左、右移动一个数字。例如,对于状态[[2, 8, 3], [1, 6, 4], [7, 0, 5]],可以进行操作“将0向上移动”,得到状态[[2, 8, 3], [1, 0, 4], [7, 6, 5]]。 3. 定义估价函数:通过计算当前状态到目标状态的最短距离估计值,来确定搜索顺序。这里可以使用曼哈顿距离来作为估价函数,即计算每个数字当前位置到目标位置的曼哈顿距离,然后将所有距离相加得到估价函数值。例如,对于状态[[2, 8, 3], [1, 6, 4], [7, 0, 5]],目标状态为[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 0]],则估价函数值为:2+1+2+1+1+2+3+2=14。 4. 实现A*算法:在A*算法中,使用一个优先队列来存储待搜索的状态节点,每次从队列中取出估价函数值最小的节点进行扩展。对于已经扩展的节点,需要记录它的估价函数值和深度,以便后续搜索时进行剪枝。直到找到目标状态或者队列为空,搜索结束。 通过以上步骤,就可以实现八数码难题的A*算法搜索了。
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include using namespace std; struct node{ int nodesun[4][4]; int pre; //上一步在队列中的位置 int flag ; //步数标识,表示当前的步数为有效的 int value; //与目标的差距 int x,y; //空格坐标 }queue[1000]; //移动方向数组 int zx[4]={-1,0,1,0}; int zy[4]={0,-1,0,1}; //当前步数 int top; int desti[4][4];//目标状态 int detect(struct node *p)//检查是否找到 {int i,j; for(i=1;i<4;i++) for(j=1;jnodesun[i][j]!=desti[i][j]) return 0; return 1; } //打印 void printlj() {int tempt; int i,j; tempt=top; while(tempt!=0) { for(i=1;i<4;i++) for(j=1;j<4;j++) {cout<<queue[tempt].nodesun[i][j]; if(j==3) cout<<" "<<endl; } tempt=queue[tempt].pre; } } //现在状态与目标状态有多少个不同位置 int VALUE(struct node *p) {int count=0; int i,j; for(i=1;i<4;i++) for(j=1;jnodesun[i][j]!=desti[i][j]) count++; return count; } void main() { //初始化 int i,j,m,n,f; int min=10; int temp,find=0,minnumber; top=1; for(i=1;i<4;i++) for(j=1;j<4;j++) {cout<<"请输入第"<<i<<"行"<<"第"<<j<<"列的值"<>temp; queue[1].nodesun[i][j]=temp; } cout<<"请输入初始状态的空格的位置(行)"<>temp; queue[1].x=temp; cout<<"请输入初始状态的空格的位置(列)"<>temp; queue[1].y=temp; queue[1].value=VALUE(&queue[1]); queue[1].pre=0; //上一步在队列中的位置 queue[1].flag=0; //目标状态 for(i=1;i<4;i++) for(j=1;j<4;j++) {cout<<"请输入目标状态第"<<i<<"行"<<"第"<<j<<"列的值"<>temp; desti[i][j]=temp; } //根据估价函数 while(!find&&top>0) { for(i=1;i<=top;i++) //////////////////////////////////////////// //min为上一图中与目标图有多少个元素不相同,queue[i]为当前图与目标图有多少个元素不相同通过这两个数的比较,就可以得出当前图较之上一图向目标图接近同时把当前的i记录下来进行下一步比较 {if(queue[i].value<min&&queue[i].flag==0) {minnumber=i;// min=queue[i].value; //还有多少不同的位数 } } queue[minnumber].flag=1; //表示此位有效 ////////////////////////////////////// // for(f=0;f=1&&i=1&&j<=3) {top++; ///////////////////////////////////////////// //位置交换 queue[top]=queue[minnumber]; queue[top].nodesun[m][n]=queue[minnumber].nodesun[i][j]; queue[top].nodesun[i][j]=0; /////////////////////////////////////// //空格移动方向 queue[top].x=i; queue[top].y=j; /////////////////////////////////////// queue[top].pre=minnumber; //上一步在队列中的位置 queue[top].value=VALUE(&queue[top]); //有多少位与目标不同 queue[top].flag=0; //标识位初始化 if(detect(&queue[top])) //检查是否为目标 {printlj(); //打印 find=1; //设找到标识位 break; } } } } }

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