dongdaophamdan
New member
** Vấn đề 8 trò chơi khi sử dụng leo trong Python **
Vấn đề 8 trò chơi là một câu đố cổ điển đã xuất hiện trong nhiều thế kỷ.Đó là một câu đố đơn giản, nhưng nó có thể khá khó khăn để giải quyết.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách giải quyết vấn đề 8 trò chơi bằng cách sử dụng thuật toán leo núi trong Python.
Thuật toán leo núi là một thuật toán đơn giản và hiệu quả để giải quyết vấn đề 8 hình.Nó hoạt động bằng cách lặp đi lặp lại các gạch xung quanh bảng cho đến khi đạt được trạng thái mục tiêu.Thuật toán bắt đầu bằng cách tạo ngẫu nhiên trạng thái bắt đầu cho câu đố.Sau đó, nó kiểm tra xem có phải trạng thái bắt đầu là trạng thái mục tiêu không.Nếu có, thuật toán chấm dứt.Nếu không, thuật toán di chuyển các gạch quanh bảng cho đến khi nó tìm thấy một trạng thái gần với trạng thái mục tiêu hơn.Quá trình này được lặp lại cho đến khi đạt được trạng thái mục tiêu.
Thuật toán leo núi là một thuật toán rất hiệu quả để giải quyết vấn đề 8 trò chơi.Nó thường chỉ mất một vài bước để tìm giải pháp.Thuật toán cũng rất dễ thực hiện trong Python.
Dưới đây là một ví dụ về cách giải quyết vấn đề 8 hình chữ nhật bằng cách sử dụng thuật toán leo núi trong Python:
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
# Xác định trạng thái mục tiêu của câu đố.
Goal_State = np.array ([[
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 0]
])
# Tạo trạng thái bắt đầu ngẫu nhiên cho câu đố.
start_state = np.random.permuting (np.arange (9)). Reshape (3, 3)
# Tạo một chức năng để kiểm tra xem trạng thái có phải là trạng thái mục tiêu không.
def is_goal_state (trạng thái):
Trả về NP.Array_Equal (State, Goal_State)
# Tạo một chức năng để tạo tất cả các động tác có thể từ một trạng thái nhất định.
def get_possible_move (trạng thái):
di chuyển = []
Đối với tôi trong phạm vi (3):
Đối với J trong phạm vi (3):
Nếu trạng thái [j] == 0:
# Gạch trống có thể được di chuyển lên, xuống, trái hoặc phải.
Nếu i> 0:
di chuyển.Append ((i - 1, j))
Nếu tôi <2:
di chuyển.Append ((i + 1, j))
Nếu j> 0:
di chuyển.Append ((i, j - 1))
Nếu J <2:
di chuyển.Append ((i, j + 1))
trả lại di chuyển
# Tạo một chức năng để áp dụng một động thái đến một trạng thái nhất định.
DEF ỨNG DỤNG_MOVE (trạng thái, di chuyển):
new_state = state.copy ()
new_state [di chuyển [0]] [di chuyển [1]] = state [j]
new_state [j] = 0
trả lại new_state
# Tạo một chức năng để giải quyết vấn đề 8 hình chữ nhật bằng thuật toán leo núi.
def solve_puzz (start_state):
# Tạo một hàng đợi để lưu trữ các trạng thái mà chúng ta cần khám phá.
Hàng đợi = [start_state]
# Tạo một bộ để lưu trữ các trạng thái mà chúng tôi đã khám phá.
đã khám phá = set ()
# Trong khi vẫn còn các quốc gia trong hàng đợi, hãy tiếp tục khám phá.
Trong khi xếp hàng:
# Nhận trạng thái tiếp theo từ hàng đợi.
state = hàng đợi.pop ()
# Kiểm tra xem trạng thái có phải là trạng thái mục tiêu không.
Nếu is_goal_state (trạng thái):
Trở lại trạng thái
# Kiểm tra xem trạng thái đã được khám phá.
Nếu trạng thái không được khám phá:
# Thêm trạng thái vào bộ được khám phá.
đã khám phá.Add (trạng thái)
# Nhận tất cả các động tác có thể từ nhà nước.
di chuyển = get_possible_move (trạng thái)
# Đối với mỗi di chuyển có thể, hãy tạo một trạng thái mới và thêm nó vào hàng đợi.
cho việc di chuyển trong di chuyển
=======================================
**8-Puzzle Problem using Climbing in Python**
The 8-puzzle problem is a classic puzzle that has been around for centuries. It is a simple puzzle, but it can be quite challenging to solve. In this article, we will show you how to solve the 8-puzzle problem using the climbing algorithm in Python.
The climbing algorithm is a simple and efficient algorithm for solving the 8-puzzle problem. It works by iteratively moving the tiles around the board until the goal state is reached. The algorithm starts by randomly generating a starting state for the puzzle. It then checks to see if the starting state is the goal state. If it is, the algorithm terminates. If it is not, the algorithm moves the tiles around the board until it finds a state that is closer to the goal state. This process is repeated until the goal state is reached.
The climbing algorithm is a very efficient algorithm for solving the 8-puzzle problem. It typically takes only a few steps to find the solution. The algorithm is also very easy to implement in Python.
Here is an example of how to solve the 8-puzzle problem using the climbing algorithm in Python:
```python
import numpy as np
# Define the goal state of the puzzle.
goal_state = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 0]
])
# Generate a random starting state for the puzzle.
start_state = np.random.permutation(np.arange(9)).reshape(3, 3)
# Create a function to check if a state is the goal state.
def is_goal_state(state):
return np.array_equal(state, goal_state)
# Create a function to generate all possible moves from a given state.
def get_possible_moves(state):
moves = []
for i in range(3):
for j in range(3):
if state[j] == 0:
# The blank tile can be moved up, down, left, or right.
if i > 0:
moves.append((i - 1, j))
if i < 2:
moves.append((i + 1, j))
if j > 0:
moves.append((i, j - 1))
if j < 2:
moves.append((i, j + 1))
return moves
# Create a function to apply a move to a given state.
def apply_move(state, move):
new_state = state.copy()
new_state[move[0]][move[1]] = state[j]
new_state[j] = 0
return new_state
# Create a function to solve the 8-puzzle problem using the climbing algorithm.
def solve_puzzle(start_state):
# Create a queue to store the states that we need to explore.
queue = [start_state]
# Create a set to store the states that we have already explored.
explored = set()
# While there are still states in the queue, keep exploring.
while queue:
# Get the next state from the queue.
state = queue.pop()
# Check if the state is the goal state.
if is_goal_state(state):
return state
# Check if the state has already been explored.
if state not in explored:
# Add the state to the explored set.
explored.add(state)
# Get all possible moves from the state.
moves = get_possible_moves(state)
# For each possible move, create a new state and add it to the queue.
for move in moves
Vấn đề 8 trò chơi là một câu đố cổ điển đã xuất hiện trong nhiều thế kỷ.Đó là một câu đố đơn giản, nhưng nó có thể khá khó khăn để giải quyết.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách giải quyết vấn đề 8 trò chơi bằng cách sử dụng thuật toán leo núi trong Python.
Thuật toán leo núi là một thuật toán đơn giản và hiệu quả để giải quyết vấn đề 8 hình.Nó hoạt động bằng cách lặp đi lặp lại các gạch xung quanh bảng cho đến khi đạt được trạng thái mục tiêu.Thuật toán bắt đầu bằng cách tạo ngẫu nhiên trạng thái bắt đầu cho câu đố.Sau đó, nó kiểm tra xem có phải trạng thái bắt đầu là trạng thái mục tiêu không.Nếu có, thuật toán chấm dứt.Nếu không, thuật toán di chuyển các gạch quanh bảng cho đến khi nó tìm thấy một trạng thái gần với trạng thái mục tiêu hơn.Quá trình này được lặp lại cho đến khi đạt được trạng thái mục tiêu.
Thuật toán leo núi là một thuật toán rất hiệu quả để giải quyết vấn đề 8 trò chơi.Nó thường chỉ mất một vài bước để tìm giải pháp.Thuật toán cũng rất dễ thực hiện trong Python.
Dưới đây là một ví dụ về cách giải quyết vấn đề 8 hình chữ nhật bằng cách sử dụng thuật toán leo núi trong Python:
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
# Xác định trạng thái mục tiêu của câu đố.
Goal_State = np.array ([[
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 0]
])
# Tạo trạng thái bắt đầu ngẫu nhiên cho câu đố.
start_state = np.random.permuting (np.arange (9)). Reshape (3, 3)
# Tạo một chức năng để kiểm tra xem trạng thái có phải là trạng thái mục tiêu không.
def is_goal_state (trạng thái):
Trả về NP.Array_Equal (State, Goal_State)
# Tạo một chức năng để tạo tất cả các động tác có thể từ một trạng thái nhất định.
def get_possible_move (trạng thái):
di chuyển = []
Đối với tôi trong phạm vi (3):
Đối với J trong phạm vi (3):
Nếu trạng thái [j] == 0:
# Gạch trống có thể được di chuyển lên, xuống, trái hoặc phải.
Nếu i> 0:
di chuyển.Append ((i - 1, j))
Nếu tôi <2:
di chuyển.Append ((i + 1, j))
Nếu j> 0:
di chuyển.Append ((i, j - 1))
Nếu J <2:
di chuyển.Append ((i, j + 1))
trả lại di chuyển
# Tạo một chức năng để áp dụng một động thái đến một trạng thái nhất định.
DEF ỨNG DỤNG_MOVE (trạng thái, di chuyển):
new_state = state.copy ()
new_state [di chuyển [0]] [di chuyển [1]] = state [j]
new_state [j] = 0
trả lại new_state
# Tạo một chức năng để giải quyết vấn đề 8 hình chữ nhật bằng thuật toán leo núi.
def solve_puzz (start_state):
# Tạo một hàng đợi để lưu trữ các trạng thái mà chúng ta cần khám phá.
Hàng đợi = [start_state]
# Tạo một bộ để lưu trữ các trạng thái mà chúng tôi đã khám phá.
đã khám phá = set ()
# Trong khi vẫn còn các quốc gia trong hàng đợi, hãy tiếp tục khám phá.
Trong khi xếp hàng:
# Nhận trạng thái tiếp theo từ hàng đợi.
state = hàng đợi.pop ()
# Kiểm tra xem trạng thái có phải là trạng thái mục tiêu không.
Nếu is_goal_state (trạng thái):
Trở lại trạng thái
# Kiểm tra xem trạng thái đã được khám phá.
Nếu trạng thái không được khám phá:
# Thêm trạng thái vào bộ được khám phá.
đã khám phá.Add (trạng thái)
# Nhận tất cả các động tác có thể từ nhà nước.
di chuyển = get_possible_move (trạng thái)
# Đối với mỗi di chuyển có thể, hãy tạo một trạng thái mới và thêm nó vào hàng đợi.
cho việc di chuyển trong di chuyển
=======================================
**8-Puzzle Problem using Climbing in Python**
The 8-puzzle problem is a classic puzzle that has been around for centuries. It is a simple puzzle, but it can be quite challenging to solve. In this article, we will show you how to solve the 8-puzzle problem using the climbing algorithm in Python.
The climbing algorithm is a simple and efficient algorithm for solving the 8-puzzle problem. It works by iteratively moving the tiles around the board until the goal state is reached. The algorithm starts by randomly generating a starting state for the puzzle. It then checks to see if the starting state is the goal state. If it is, the algorithm terminates. If it is not, the algorithm moves the tiles around the board until it finds a state that is closer to the goal state. This process is repeated until the goal state is reached.
The climbing algorithm is a very efficient algorithm for solving the 8-puzzle problem. It typically takes only a few steps to find the solution. The algorithm is also very easy to implement in Python.
Here is an example of how to solve the 8-puzzle problem using the climbing algorithm in Python:
```python
import numpy as np
# Define the goal state of the puzzle.
goal_state = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 0]
])
# Generate a random starting state for the puzzle.
start_state = np.random.permutation(np.arange(9)).reshape(3, 3)
# Create a function to check if a state is the goal state.
def is_goal_state(state):
return np.array_equal(state, goal_state)
# Create a function to generate all possible moves from a given state.
def get_possible_moves(state):
moves = []
for i in range(3):
for j in range(3):
if state[j] == 0:
# The blank tile can be moved up, down, left, or right.
if i > 0:
moves.append((i - 1, j))
if i < 2:
moves.append((i + 1, j))
if j > 0:
moves.append((i, j - 1))
if j < 2:
moves.append((i, j + 1))
return moves
# Create a function to apply a move to a given state.
def apply_move(state, move):
new_state = state.copy()
new_state[move[0]][move[1]] = state[j]
new_state[j] = 0
return new_state
# Create a function to solve the 8-puzzle problem using the climbing algorithm.
def solve_puzzle(start_state):
# Create a queue to store the states that we need to explore.
queue = [start_state]
# Create a set to store the states that we have already explored.
explored = set()
# While there are still states in the queue, keep exploring.
while queue:
# Get the next state from the queue.
state = queue.pop()
# Check if the state is the goal state.
if is_goal_state(state):
return state
# Check if the state has already been explored.
if state not in explored:
# Add the state to the explored set.
explored.add(state)
# Get all possible moves from the state.
moves = get_possible_moves(state)
# For each possible move, create a new state and add it to the queue.
for move in moves
