在已实现下列功能的基础上写一段简单代码实现宽度优先搜索算法(1)棋盘状态的可视化;(2)棋盘状态判断(判断是否为目标状态);(3)规则允许的棋盘操作(下一步棋的算子)。

时间: 2024-01-01 12:04:29 浏览: 30
好的,我明白了。以下是一个简单的宽度优先搜索算法的代码,实现了对一个3x3的棋盘进行状态的搜索和判断: ```python import numpy as np from queue import Queue # 定义初始状态和目标状态 init_state = np.array([[2, 8, 3], [1, 6, 4], [7, 0, 5]]) goal_state = np.array([[1, 2, 3], [8, 0, 4], [7, 6, 5]]) # 定义可行的棋盘操作函数 def get_next_states(state): next_states = [] zero_pos = np.argwhere(state == 0)[0] for move in [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]: next_pos = zero_pos + np.array(move) if 0 <= next_pos[0] < 3 and 0 <= next_pos[1] < 3: next_state = state.copy() next_state[zero_pos[0], zero_pos[1]] = state[next_pos[0], next_pos[1]] next_state[next_pos[0], next_pos[1]] = 0 next_states.append(next_state) return next_states # 定义判断是否为目标状态的函数 def is_goal_state(state): return np.array_equal(state, goal_state) # 定义可视化函数 def visualize_state(state): for row in state: print(row) # 宽度优先搜索算法 def bfs(init_state): visited = set() q = Queue() q.put((init_state, [])) while not q.empty(): state, path = q.get() if is_goal_state(state): return path for next_state in get_next_states(state): if tuple(map(tuple, next_state)) not in visited: visited.add(tuple(map(tuple, next_state))) q.put((next_state, path + [next_state])) # 运行算法并输出结果 path = bfs(init_state) if path: print("The solution is found with {} steps:".format(len(path))) for state in path: visualize_state(state) print() else: print("The solution is not found.") ``` 代码中,我们使用了numpy库来处理棋盘状态,使用queue库来实现广度优先搜索算法。可行的棋盘操作函数`get_next_states`将当前状态下一步所有可能的状态返回,判断是否为目标状态的函数`is_goal_state`判断当前状态是否为目标状态。可视化函数`visualize_state`将当前状态以棋盘形式展示出来。最后,我们使用广度优先搜索算法`bfs`来搜索出从初始状态到目标状态的路径,并输出结果。 需要注意的是,我们在搜索过程中需要对每个状态进行去重,避免重复搜索。这里我们使用了一个集合`visited`来存储已经访问过的状态。

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