智能搜索，使用图搜索算法求解八数码问题，搜索策略可选择深度优先或宽度优先。

八数码问题是人工智能中的一个经典问题，可以使用图搜索算法来求解。在八数码问题中，我们需要将一个3x3的棋盘上的数字按照特定的规则进行移动，最终达到目标状态。

深度优先搜索算法（DFS）是一种常用的图搜索算法，它从初始状态开始，不断地向前搜索，直到找到目标状态或者无法继续搜索为止。在八数码问题中，深度优先搜索算法会优先选择某个方向进行搜索，直到无法再继续向前搜索为止，然后回溯到上一个状态，选择其他方向进行搜索。

宽度优先搜索算法（BFS）是另一种常用的图搜索算法，它从初始状态开始，逐层地向前搜索，直到找到目标状态或者无法继续搜索为止。在八数码问题中，宽度优先搜索算法会先搜索所有可能的一步移动，然后再搜索所有可能的两步移动，以此类推，直到找到目标状态。

根据搜索策略的不同，深度优先搜索算法和宽度优先搜索算法在求解八数码问题时可能会得到不同的结果。深度优先搜索算法可能会更快地找到一个解，但这个解可能不是最优解；而宽度优先搜索算法可以保证找到最优解，但可能需要更多的时间和空间。

如果你想使用图搜索算法求解八数码问题，可以根据具体需求选择深度优先搜索算法或宽度优先搜索算法。你可以根据初始状态和目标状态，使用相应的算法进行搜索，并根据搜索结果进行移动操作，直到达到目标状态。

相关问题

1．对一个实际交通问题抽象为一个连通网，用顶点代表地点，用边代表能直达（例如有高铁），边上的权值可以是里程数、票价或运行时间。 该网用邻接表作为该网的存储结构，可实现：初始化图、提供顶点数量、提供每一条边的信息、插入边、删除边、查找边、深度优先遍历、宽度优先遍历、用普里姆算法求最小代价生成树（即智能交通中的最佳路径选择问题）

好的，我可以帮您解答这个问题。

对于这个实际交通问题，我们可以将其抽象为一个无向连通网，其中每个地点对应一个顶点，每一条能直达的路径对应一条边，边上的权值可以是里程数、票价或运行时间。

邻接表是一种常见的图的存储结构，可以有效地存储稀疏图（即顶点数量远大于边的数量）。

以下是邻接表的实现代码：

class AdjNode:
    def __init__(self, data):
        self.vertex = data
        self.next = None

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.graph = [None] * self.V

    def add_edge(self, src, dest):
        node = AdjNode(dest)
        node.next = self.graph[src]
        self.graph[src] = node

        node = AdjNode(src)
        node.next = self.graph[dest]
        self.graph[dest] = node

    def remove_edge(self, src, dest):
        prev = None
        node = self.graph[src]
        while node is not None:
            if node.vertex == dest:
                if prev is not None:
                    prev.next = node.next
                else:
                    self.graph[src] = node.next
                node.next = None
                break
            prev = node
            node = node.next

        prev = None
        node = self.graph[dest]
        while node is not None:
            if node.vertex == src:
                if prev is not None:
                    prev.next = node.next
                else:
                    self.graph[dest] = node.next
                node.next = None
                break
            prev = node
            node = node.next

    def find_edge(self, src, dest):
        node = self.graph[src]
        while node is not None:
            if node.vertex == dest:
                return True
            node = node.next
        return False

    def dfs(self, start):
        visited = [False] * self.V
        self._dfs(start, visited)

    def _dfs(self, v, visited):
        visited[v] = True
        print(v, end=' ')

        node = self.graph[v]
        while node is not None:
            if not visited[node.vertex]:
                self._dfs(node.vertex, visited)
            node = node.next

    def bfs(self, start):
        visited = [False] * self.V
        queue = []
        visited[start] = True
        queue.append(start)

        while queue:
            v = queue.pop(0)
            print(v, end=' ')

            node = self.graph[v]
            while node is not None:
                if not visited[node.vertex]:
                    visited[node.vertex] = True
                    queue.append(node.vertex)
                node = node.next

    def prim(self):
        visited = [False] * self.V
        keys = [float('inf')] * self.V
        parent = [None] * self.V

        keys[0] = 0
        parent[0] = -1

        for _ in range(self.V - 1):
            min_key = float('inf')
            for v in range(self.V):
                if not visited[v] and keys[v] < min_key:
                    min_key = keys[v]
                    u = v

            visited[u] = True

            node = self.graph[u]
            while node is not None:
                v = node.vertex
                weight = self.get_weight(u, v)
                if not visited[v] and weight < keys[v]:
                    keys[v] = weight
                    parent[v] = u
                node = node.next

        for i in range(1, self.V):
            print(parent[i], '-', i, '\t', self.get_weight(i, parent[i]))

    def get_weight(self, u, v):
        node = self.graph[u]
        while node is not None:
            if node.vertex == v:
                return node.weight
            node = node.next
        return 0

在上述代码中，AdjNode 表示邻接表中的一个节点，包含了顶点的编号以及指向下一个节点的指针。Graph 表示整个图，包含了顶点的数量，以及通过邻接表存储的边。

我们可以使用 add_edge 方法向图中添加一条边，使用 remove_edge 方法删除一条边，使用 find_edge 方法查找一条边。dfs 和 bfs 方法分别表示深度优先遍历和宽度优先遍历。prim 方法使用普里姆算法求解最小代价生成树。

希望这个答案能够帮到您！