代价树的广度优先搜索解决八位码问题python代码有注释

以下是一个使用代价树的广度优先搜索算法解决八位码问题的Python代码，带有注释说明每一步的具体实现过程：

from queue import Queue

# 定义八位码问题的初始状态和目标状态
start_state = [2, 8, 3, 1, 6, 4, 7, 0, 5]
goal_state = [1, 2, 3, 8, 0, 4, 7, 6, 5]

# 定义八位码问题的代价函数，即两个状态之间的距离
def distance(state1, state2):
    dist = 0
    for i in range(len(state1)):
        if state1[i] != state2[i]:
            dist += 1
    return dist

# 定义代价树的广度优先搜索算法
def bfs(start_state, goal_state):
    # 初始化队列和已访问节点集合
    queue = Queue()
    visited = set()
    # 将初始状态加入队列和已访问节点集合
    queue.put(start_state)
    visited.add(tuple(start_state))
    # 开始搜索
    while not queue.empty():
        # 取出队列中的第一个节点
        current_state = queue.get()
        # 如果当前节点是目标节点，则返回路径
        if current_state == goal_state:
            return current_state
        # 扩展当前节点的所有直接后继节点
        for i in range(len(current_state)):
            # 找到0所在位置
            if current_state[i] == 0:
                # 如果0可以向上移动，则生成新状态并加入队列和已访问节点集合
                if i // 3 > 0:
                    new_state = current_state[:]
                    new_state[i], new_state[i-3] = new_state[i-3], new_state[i]
                    if tuple(new_state) not in visited:
                        queue.put(new_state)
                        visited.add(tuple(new_state))
                # 如果0可以向下移动，则生成新状态并加入队列和已访问节点集合
                if i // 3 < 2:
                    new_state = current_state[:]
                    new_state[i], new_state[i+3] = new_state[i+3], new_state[i]
                    if tuple(new_state) not in visited:
                        queue.put(new_state)
                        visited.add(tuple(new_state))
                # 如果0可以向左移动，则生成新状态并加入队列和已访问节点集合
                if i % 3 > 0:
                    new_state = current_state[:]
                    new_state[i], new_state[i-1] = new_state[i-1], new_state[i]
                    if tuple(new_state) not in visited:
                        queue.put(new_state)
                        visited.add(tuple(new_state))
                # 如果0可以向右移动，则生成新状态并加入队列和已访问节点集合
                if i % 3 < 2:
                    new_state = current_state[:]
                    new_state[i], new_state[i+1] = new_state[i+1], new_state[i]
                    if tuple(new_state) not in visited:
                        queue.put(new_state)
                        visited.add(tuple(new_state)))
    # 如果队列为空仍未找到目标节点，则返回None
    return None

# 调用函数进行搜索，并输出结果
result = bfs(start_state, goal_state)
if result is None:
    print("No solution found.")
else:
    print(result)

这段代码实现了代价树的广度优先搜索算法来解决八位码问题。其中，distance函数定义了两个状态之间的距离，bfs函数则是实现了代价树的广度优先搜索算法。在搜索过程中，我们使用队列来存储待扩展的节点，并使用一个集合来记录已访问的节点，避免重复扩展。具体实现过程中，我们首先将初始状态加入队列和已访问节点集合，然后不断地从队列中取出节点，扩展其所有的直接后继节点，并将未访问过的后继节点加入队列和已访问节点集合中。如果队列为空仍未找到目标节点，则返回None。最后，我们调用该函数进行搜索，并输出结果。