/** Return all possible moves for a color. * @param board the current board. * @param myColor the specified color. * @return an ArrayList of all possible moves for the specified color. */ private ArrayList<Move> possibleMoves(Board board, PieceState myColor) { ArrayList<Move> possibleMoves = new ArrayList<>(); for (char row = '7'; row >= '1'; row--) { for (char col = 'a'; col <= 'g'; col++) { int index = Board.index(col, row); if (board.getContent(index) == myColor) { ArrayList<Move> addMoves = assistPossibleMoves(board, row, col); possibleMoves.addAll(addMoves); } } } return possibleMoves; }分析代码
时间: 2023-06-25 12:03:04 浏览: 47
这段代码是一个私有方法,用于获取指定颜色的所有可能移动的列表。它接受当前棋盘和指定颜色作为参数,并返回一个包含所有可能移动的Move对象列表。
该方法使用两个嵌套的for循环遍历整个棋盘,查找指定颜色的棋子。对于每个找到的棋子,它调用assistPossibleMoves方法获取该棋子的所有可能移动的列表,并将其添加到可能移动的列表中。最后,该方法返回所有可能移动的列表。
需要注意的是,该方法依赖于assistPossibleMoves方法,该方法应该是另一个私有方法,用于获取指定棋子的所有可能移动的列表。
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/** Returns an Arraylist of legal moves. * @param board the board for testing * @param row the row coordinate of the center * @param col the col coordinate of the center */ private ArrayList<Move> assistPossibleMoves(Board board, char row, char col) { ArrayList<Move> assistPossibleMoves = new ArrayList<>(); for (int i = -2; i <= 2; i++) { for (int j = -2; j <= 2; j++) { if (i != 0 || j != 0) { char row2 = (char) (row + j); char col2 = (char) (col + i); Move currMove = Move.move(col, row, col2, row2); if (board.moveLegal(currMove)) { assistPossibleMoves.add(currMove); } } } } return assistPossibleMoves; }分析代码
这段代码是一个辅助函数,用于计算给定棋盘上一个中心位置周围合法的移动方式。具体来说,该函数会遍历中心位置周围的所有可能的移动方式,如果该移动方式是合法的,则将其添加到一个ArrayList中并返回。
函数的输入参数包括一个棋盘对象和中心位置的行列坐标。函数首先创建一个空的ArrayList,然后遍历中心位置周围的位置。对于每个位置,函数计算其行列坐标,并通过调用Move.move()方法创建一个表示从中心位置到该位置的移动方式。接下来,函数检查该移动方式是否在当前棋盘上是合法的。如果是合法的,则将该移动方式添加到ArrayList中。最后,函数返回ArrayList,其中包含所有合法的移动方式。
需要注意的是,该函数只计算中心位置周围距离不超过2格的移动方式。如果需要计算更远距离的移动方式,则需要修改i和j的遍历范围。
用Python写一个用a*算法解决八数码问题
以下是用Python实现A*算法解决八数码问题的代码:
```
import heapq
class State:
def __init__(self, board, goal, moves=0):
self.board = board
self.goal = goal
self.moves = moves
def get_new_board(self, i1, i2, moves):
new_board = self.board[:]
new_board[i1], new_board[i2] = new_board[i2], new_board[i1]
return State(new_board, self.goal, moves)
def get_moves(self, zero_pos):
moves = []
if zero_pos > 2:
moves.append(self.get_new_board(zero_pos, zero_pos-3, self.moves+1))
if zero_pos < 6:
moves.append(self.get_new_board(zero_pos, zero_pos+3, self.moves+1))
if zero_pos % 3 > 0:
moves.append(self.get_new_board(zero_pos, zero_pos-1, self.moves+1))
if zero_pos % 3 < 2:
moves.append(self.get_new_board(zero_pos, zero_pos+1, self.moves+1))
return moves
def heuristic(self):
return sum(abs(b%3 - g%3) + abs(b//3 - g//3)
for b, g in ((self.board.index(i), self.goal.index(i)) for i in range(1, 9)))
def __lt__(self, other):
return self.heuristic() + self.moves < other.heuristic() + other.moves
def __eq__(self, other):
return self.board == other.board
def solve(initial_state):
heap = []
heapq.heappush(heap, initial_state)
closed = set()
moves = {(str(initial_state.board))}
count = 0
while heap:
state = heapq.heappop(heap)
if state.board == state.goal:
return state.moves
closed.add(str(state.board))
count += 1
for move in state.get_moves(state.board.index(0)):
if str(move.board) not in closed and str(move.board) not in moves:
moves.add(str(move.board))
heapq.heappush(heap, move)
return None
board = [1, 2, 3, 4, 0, 5, 6, 7, 8]
goal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 0]
initial_state = State(board, goal)
print(solve(initial_state))
```
在这段代码中,我们首先定义了一个State类来表示八数码问题的状态。这个类包括一个代表当前状态的board,一个代表目标状态的goal,以及一个代表移动步数的moves。我们还定义了一些辅助方法来获取新的状态、移动、评估函数等。
在solve函数中,我们使用一个优先队列来存储待扩展的状态。每次从队列中选取评估函数值最小的状态进行扩展,直到找到目标状态。在搜索过程中,我们使用closed集合来存储已经扩展过的状态,避免重复扩展。我们还使用moves集合来存储已经扩展过的状态的字符串表示,同样是为了避免重复扩展。
最后,我们定义了一个初始状态和目标状态,并调用solve函数来解决八数码问题。执行完成后,输出移动步数即可。
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