python 以重排九宫格/八数码问题为例,采用盲目搜索算法(深度优先或广度优先,二者择其一) 编程求解给定初始状态和目标状态的搜索路径。 在一个3*3的方格棋盘上放置8个标有1、2、3、4、5、6、7、8数字的将牌,留下

在Python中解决3x3的八数码问题（也叫汉诺塔问题，非九宫格）并使用盲目搜索算法（通常选择深度优先搜索，因为DFS更适合寻找所有可能的解决方案），你可以按照以下步骤编写程序：

1. 定义棋盘的表示方法，例如使用列表嵌套列表，其中0代表空位。

def create_board(state):
    board = [['.' for _ in range(3)] for _ in range(3)]
    for i, num in enumerate(state):
        board[num // 3][num % 3] = str(num)
    return board

2. 创建深度优先搜索函数，使用递归实现：

def dfs(board, target, path=[]):
    if board == target:  # 如果达到目标状态，则返回路径
        return [path]
    
    if not path:  # 搜索路径为空，尝试所有合法移动
        for row in range(3):
            for col in range(3):
                if board[row][col] != '.':
                    new_path = path + [[row, col]]
                    possibilities = dfs(move_piece(board, (row, col)), target, new_path)
                    for p in possibilities:
                        yield p

    def move_piece(board, from_pos):
        new_board = board.copy()
        piece = new_board[from_pos[0]][from_pos[1]]
        del new_board[from_pos[0]][from_pos[1]]
        target_row, target_col = find_empty_space(new_board)
        new_board[target_row][target_col] = piece
        return new_board

    def find_empty_space(board):
        for row in range(3):
            for col in range(3):
                if board[row][col] == '.':
                    return row, col
    
    # 搜索过程
    for new_board in dfs(board, target):
        print("Solution:", create_board(new_board))

3. 使用初始状态调用搜索函数：

initial_state = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, '.']
goal_state = [".", ".", ".", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "."]

dfs(initial_state, goal_state)

运行此程序，它会输出从初始状态到目标状态的所有可能路径。注意由于搜索空间巨大，对于较大的问题可能会非常耗时，甚至可能出现栈溢出的情况。