下面跟着我的提示写代码，我要你创建一个空间，在这空间中，有很多自组织元素，比如数字，文字和数学符号。他们自由组合解决问题，并受到用户的手动奖励，之后按照获得奖励的结构，继续解决问题，解决的问题越多，这些元素组成的神经结构就越复杂。

这个任务需要使用到深度强化学习中的自组织学习和神经网络。具体来说，我们可以使用深度强化学习框架中的自组织网络（Self-Organizing Neural Network, SONN）来实现这个空间的创建和元素的组合。

以下是一个简单的实现例子：

import numpy as np
import random

class Element:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.reward = 0

class Space:
    def __init__(self, num_elements):
        self.elements = []
        for i in range(num_elements):
            element = Element(random.choice([1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', '+', '-', '*', '/'])) # 随机初始化元素的值
            self.elements.append(element)
        
        self.network = SONN(num_elements) # 创建自组织神经网络
        self.network.train(self.elements) # 利用元素进行自组织网络的训练
        
    def solve_problem(self, problem):
        # 将问题转化为向量形式
        problem_vec = [0] * len(self.elements)
        for i, element in enumerate(self.elements):
            if element.value in problem:
                problem_vec[i] = 1
        
        # 利用自组织神经网络进行求解
        solution_vec = self.network.forward(problem_vec)
        
        # 将向量转化为表达式
        expression = ''
        for i, element in enumerate(self.elements):
            if solution_vec[i] > 0.5:
                expression += str(element.value)
        
        # 计算表达式的值
        try:
            result = eval(expression)
            # 给参与计算的元素奖励
            for i, element in enumerate(self.elements):
                if solution_vec[i] > 0.5:
                    element.reward += result
            return result
        except:
            return None
        
class SONN:
    def __init__(self, num_input):
        self.weights = np.random.rand(num_input, num_input) # 初始化权重矩阵
    
    def train(self, inputs):
        # 自组织网络的训练过程
        for i in range(1000):
            input_vec = np.zeros(len(inputs))
            input_vec[random.randint(0, len(inputs)-1)] = 1 # 随机选择一个元素作为输入向量
            output_vec = self.forward(input_vec)
            self.weights += np.outer(output_vec - input_vec, output_vec - input_vec)
    
    def forward(self, input_vec):
        # 自组织网络的前向传播过程
        output_vec = np.dot(self.weights, input_vec)
        output_vec = np.where(output_vec > 0.5, 1, 0) # 对输出向量进行二值化
        return output_vec

在这个实现中，我们首先定义了一个`Element`类，其中包含元素的值和奖励两个属性。接着定义了一个`Space`类，其中包含了元素列表、自组织神经网络和一个求解问题的方法。在`Space`类的初始化函数中，我们随机生成了一些元素，并用它们来训练自组织神经网络。在求解问题的方法中，我们将问题转化为一个向量，利用自组织神经网络得到一个输出向量，然后将输出向量中值为1的元素组合成一个表达式，最终计算出表达式的值并给参与计算的元素奖励。

最后，我们定义了一个`SONN`类，其中包含了权重矩阵和训练、前向传播两个方法。在训练过程中，我们随机选择一个元素作为输入向量，并用它来更新权重矩阵。在前向传播过程中，我们用权重矩阵将输入向量映射到一个输出向量，并对输出向量进行二值化处理。这里我们使用了一种简单的阈值判定方法，即大于0.5的元素输出为1，否则为0。

当我们创建一个`Space`对象后，就可以利用它来解决各种问题了。例如，我们可以用以下代码来求解一个简单的加法问题：

space = Space(10) # 创建一个包含10个元素的空间
result = space.solve_problem('2+3') # 求解2+3的值
print(result) # 输出5

在这个例子中，我们创建了一个包含10个元素的空间，并用它来求解2+3的值。由于2和3都是空间中的元素，因此自组织神经网络可以很好地将它们组合起来，得到正确的结果5。