python盲目搜索

Python中的盲目搜索可以通过宽度优先搜索（BFS）或深度优先搜索（DFS）来实现。宽度优先搜索是一种逐层搜索的方法，从根节点开始，逐层扩展并检查是否找到目标节点。而深度优先搜索则是一种逐步深入的方法，在每一步中选择一个未被探索的路径，并继续向下搜索，直到找到目标节点或无法继续搜索。这两种方法可以应用于各种问题，包括图搜索、路径规划等。

相关问题

python实现盲目搜索法求解八数码问题

在Python中，盲目搜索法（也称为蛮力搜索或穷举搜索）是一种简单的回溯算法，用于解决八数码（数独）问题。以下是基本步骤：

1. **初始化**：创建一个9x9的二维数组表示数独盘面，开始状态通常是从全零填充。

2. **递归函数**：定义一个名为`solve_sudoku`的递归函数，接受当前的数独盘面作为输入。
- 对于每一行、每一列以及每个小宫格（3x3），检查是否能找到一个数字填入该位置，使得整个数独满足规则（每行、每列、每个宫格内数字都不重复）。
- 如果找到这样的数字，将其填入并继续向下一层递归；如果所有可能都尝试过了仍无法找到解决方案，则回溯到上一步，尝试下一个数字。
- 当某个位置的所有数字都已填好，说明找到了一个完整的解，返回True。
- 若整个盘面都填完，说明找到了一个有效的解，同样返回True。

3. **主程序调用**：从一个初始空盘面开始，调用`solve_sudoku`函数，如果没有找到解则返回False。

def is_valid(board, row, col, num):
    # 检查行
    for i in range(9):
        if board[row][i] == num:
            return False
    # 检查列
    for i in range(9):
        if board[i][col] == num:
            return False
    # 检查3x3宫格
    start_row = (row // 3) * 3
    start_col = (col // 3) * 3
    for i in range(start_row, start_row + 3):
        for j in range(start_col, start_col + 3):
            if board[i][j] == num:
                return False
    return True

def solve_sudoku(board):
    for row in range(9):
        for col in range(9):
            if board[row][col] == 0:  # 找到空白位置
                for num in range(1, 10):  # 尝试填入数字
                    if is_valid(board, row, col, num):
                        board[row][col] = num  # 填入数字
                        if solve_sudoku(board):  # 继续递归寻找解
                            return True
                        else:
                            board[row][col] = 0  # 回溯，清空刚才填入的位置
                return False  # 无解，回溯到上一步
    return True  # 解完整，返回True

# 示例
board = [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

if not solve_sudoku(board):
    print("No solution exists.")
else:
    print("Solution found:")
    print_board(board)

def print_board(board):
    for row in board:
        print(' '.join(str(num) for num in row))

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。