lyphuonganaconda
New member
### 8 câu đố trong Python
8 câu đố là một trò chơi giải đố cổ điển đã xuất hiện trong nhiều thế kỷ.Mục tiêu của câu đố là di chuyển các gạch xung quanh trên lưới 3x3 để chúng theo đúng thứ tự, với 1 ở góc trên cùng bên trái, 2 ở góc trên cùng bên phải, v.v.
8 câu đố có thể được giải quyết bằng nhiều thuật toán khác nhau, nhưng một trong những thuật toán phổ biến nhất là thuật toán tìm kiếm ** A***.Một*Tìm kiếm là một thuật toán ** tham lam **, có nghĩa là nó thực hiện bước di chuyển tốt nhất có thể ở mỗi bước, dựa trên thông tin mà nó có.
Để thực hiện* Tìm kiếm trong Python, chúng ta có thể sử dụng các bước sau:
1. Xác định không gian trạng thái của câu đố.Không gian trạng thái là tập hợp tất cả các cấu hình có thể của các ô trên lưới.
2. Xác định chức năng heuristic.Chức năng heuristic là một chức năng ước tính chi phí nhận được từ trạng thái hiện tại đến trạng thái mục tiêu.
3. Khởi tạo danh sách mở và danh sách đóng.Danh sách mở là danh sách tất cả các trạng thái chưa được khám phá.Danh sách đóng là một danh sách tất cả các trạng thái đã được khám phá.
4. Trong khi danh sách mở không trống, hãy làm như sau:
* Pop trạng thái với giá trị F thấp nhất từ danh sách mở.
* Thêm trạng thái vào danh sách đóng.
* Đối với mỗi người hàng xóm của tiểu bang, hãy làm như sau:
* Nếu người hàng xóm không nằm trong danh sách đóng, thì:
* Tính giá trị f của hàng xóm.
* Nếu giá trị f của hàng xóm nhỏ hơn giá trị f của bất kỳ hàng xóm nào trong danh sách mở, thì hãy thêm hàng xóm vào danh sách mở.
5. Nếu trạng thái mục tiêu nằm trong danh sách đóng, thì câu đố đã được giải quyết.
Dưới đây là một ví dụ về cách thực hiện* Tìm kiếm trong Python để giải 8 câu đố:
`` `Python
def astar (start_state):
"" "Giải 8 câu đố bằng cách tìm kiếm*.
Args:
Start_State: Trạng thái bắt đầu của câu đố.
Trả lại:
Giải pháp cho câu đố, hoặc không có nếu câu đố không thể giải quyết được.
"" "
# Xác định không gian trạng thái của câu đố.
state_space = set ()
Đối với tôi trong phạm vi (3):
Đối với J trong phạm vi (3):
state_space.add ((i, j))
# Xác định chức năng heuristic.
heuristic def (trạng thái):
"" "Tính giá trị heuristic của một trạng thái." ""
# Giá trị heuristic là số lượng gạch không đúng chỗ.
num_tiles_out_of_place = 0
Đối với tôi trong phạm vi (3):
Đối với J trong phạm vi (3):
Nếu trạng thái [j]! = (i * 3) + j + 1:
num_tiles_out_of_place += 1
trả về num_tiles_out_of_place
# Khởi tạo danh sách mở và danh sách đóng.
open_list = [start_state]
đóng_list = []
# Trong khi danh sách mở không trống, hãy làm như sau:
Trong khi open_list:
# Pop trạng thái với giá trị F thấp nhất từ danh sách mở.
state = open_list.pop (0)
# Thêm trạng thái vào danh sách đóng.
đóng_list.append (trạng thái)
# Đối với mỗi người hàng xóm của tiểu bang, hãy làm như sau:
Đối với hàng xóm trong get_neighbors (trạng thái):
# Nếu người hàng xóm không nằm trong danh sách đóng, thì:
Nếu người hàng xóm không trong đóng_list:
# Tính giá trị f của hàng xóm.
f_value = heuristic (hàng xóm) + get_distance (hàng xóm, mục tiêu_state)
# Nếu người hàng xóm F
=======================================
### 8 Puzzle in Python
The 8 puzzle is a classic puzzle game that has been around for centuries. The goal of the puzzle is to move the tiles around on a 3x3 grid so that they are in the correct order, with 1 in the top left corner, 2 in the top right corner, and so on.
The 8 puzzle can be solved using a variety of different algorithms, but one of the most popular is the **A* search algorithm**. A* search is a **greedy algorithm**, which means that it makes the best possible move at each step, based on the information that it has.
To implement A* search in Python, we can use the following steps:
1. Define the state space of the puzzle. The state space is the set of all possible configurations of the tiles on the grid.
2. Define the heuristic function. The heuristic function is a function that estimates the cost of getting from the current state to the goal state.
3. Initialize the open list and the closed list. The open list is a list of all of the states that have not yet been explored. The closed list is a list of all of the states that have already been explored.
4. While the open list is not empty, do the following:
* Pop the state with the lowest f-value from the open list.
* Add the state to the closed list.
* For each of the state's neighbors, do the following:
* If the neighbor is not in the closed list, then:
* Calculate the neighbor's f-value.
* If the neighbor's f-value is less than the f-value of any of the neighbors in the open list, then add the neighbor to the open list.
5. If the goal state is in the closed list, then the puzzle has been solved.
Here is an example of how to implement A* search in Python to solve the 8 puzzle:
```python
def astar(start_state):
"""Solve the 8 puzzle using A* search.
Args:
start_state: The starting state of the puzzle.
Returns:
The solution to the puzzle, or None if the puzzle is unsolvable.
"""
# Define the state space of the puzzle.
state_space = set()
for i in range(3):
for j in range(3):
state_space.add((i, j))
# Define the heuristic function.
def heuristic(state):
"""Calculate the heuristic value of a state."""
# The heuristic value is the number of tiles that are out of place.
num_tiles_out_of_place = 0
for i in range(3):
for j in range(3):
if state[j] != (i * 3) + j + 1:
num_tiles_out_of_place += 1
return num_tiles_out_of_place
# Initialize the open list and the closed list.
open_list = [start_state]
closed_list = []
# While the open list is not empty, do the following:
while open_list:
# Pop the state with the lowest f-value from the open list.
state = open_list.pop(0)
# Add the state to the closed list.
closed_list.append(state)
# For each of the state's neighbors, do the following:
for neighbor in get_neighbors(state):
# If the neighbor is not in the closed list, then:
if neighbor not in closed_list:
# Calculate the neighbor's f-value.
f_value = heuristic(neighbor) + get_distance(neighbor, goal_state)
# If the neighbor's f
8 câu đố là một trò chơi giải đố cổ điển đã xuất hiện trong nhiều thế kỷ.Mục tiêu của câu đố là di chuyển các gạch xung quanh trên lưới 3x3 để chúng theo đúng thứ tự, với 1 ở góc trên cùng bên trái, 2 ở góc trên cùng bên phải, v.v.
8 câu đố có thể được giải quyết bằng nhiều thuật toán khác nhau, nhưng một trong những thuật toán phổ biến nhất là thuật toán tìm kiếm ** A***.Một*Tìm kiếm là một thuật toán ** tham lam **, có nghĩa là nó thực hiện bước di chuyển tốt nhất có thể ở mỗi bước, dựa trên thông tin mà nó có.
Để thực hiện* Tìm kiếm trong Python, chúng ta có thể sử dụng các bước sau:
1. Xác định không gian trạng thái của câu đố.Không gian trạng thái là tập hợp tất cả các cấu hình có thể của các ô trên lưới.
2. Xác định chức năng heuristic.Chức năng heuristic là một chức năng ước tính chi phí nhận được từ trạng thái hiện tại đến trạng thái mục tiêu.
3. Khởi tạo danh sách mở và danh sách đóng.Danh sách mở là danh sách tất cả các trạng thái chưa được khám phá.Danh sách đóng là một danh sách tất cả các trạng thái đã được khám phá.
4. Trong khi danh sách mở không trống, hãy làm như sau:
* Pop trạng thái với giá trị F thấp nhất từ danh sách mở.
* Thêm trạng thái vào danh sách đóng.
* Đối với mỗi người hàng xóm của tiểu bang, hãy làm như sau:
* Nếu người hàng xóm không nằm trong danh sách đóng, thì:
* Tính giá trị f của hàng xóm.
* Nếu giá trị f của hàng xóm nhỏ hơn giá trị f của bất kỳ hàng xóm nào trong danh sách mở, thì hãy thêm hàng xóm vào danh sách mở.
5. Nếu trạng thái mục tiêu nằm trong danh sách đóng, thì câu đố đã được giải quyết.
Dưới đây là một ví dụ về cách thực hiện* Tìm kiếm trong Python để giải 8 câu đố:
`` `Python
def astar (start_state):
"" "Giải 8 câu đố bằng cách tìm kiếm*.
Args:
Start_State: Trạng thái bắt đầu của câu đố.
Trả lại:
Giải pháp cho câu đố, hoặc không có nếu câu đố không thể giải quyết được.
"" "
# Xác định không gian trạng thái của câu đố.
state_space = set ()
Đối với tôi trong phạm vi (3):
Đối với J trong phạm vi (3):
state_space.add ((i, j))
# Xác định chức năng heuristic.
heuristic def (trạng thái):
"" "Tính giá trị heuristic của một trạng thái." ""
# Giá trị heuristic là số lượng gạch không đúng chỗ.
num_tiles_out_of_place = 0
Đối với tôi trong phạm vi (3):
Đối với J trong phạm vi (3):
Nếu trạng thái [j]! = (i * 3) + j + 1:
num_tiles_out_of_place += 1
trả về num_tiles_out_of_place
# Khởi tạo danh sách mở và danh sách đóng.
open_list = [start_state]
đóng_list = []
# Trong khi danh sách mở không trống, hãy làm như sau:
Trong khi open_list:
# Pop trạng thái với giá trị F thấp nhất từ danh sách mở.
state = open_list.pop (0)
# Thêm trạng thái vào danh sách đóng.
đóng_list.append (trạng thái)
# Đối với mỗi người hàng xóm của tiểu bang, hãy làm như sau:
Đối với hàng xóm trong get_neighbors (trạng thái):
# Nếu người hàng xóm không nằm trong danh sách đóng, thì:
Nếu người hàng xóm không trong đóng_list:
# Tính giá trị f của hàng xóm.
f_value = heuristic (hàng xóm) + get_distance (hàng xóm, mục tiêu_state)
# Nếu người hàng xóm F
=======================================
### 8 Puzzle in Python
The 8 puzzle is a classic puzzle game that has been around for centuries. The goal of the puzzle is to move the tiles around on a 3x3 grid so that they are in the correct order, with 1 in the top left corner, 2 in the top right corner, and so on.
The 8 puzzle can be solved using a variety of different algorithms, but one of the most popular is the **A* search algorithm**. A* search is a **greedy algorithm**, which means that it makes the best possible move at each step, based on the information that it has.
To implement A* search in Python, we can use the following steps:
1. Define the state space of the puzzle. The state space is the set of all possible configurations of the tiles on the grid.
2. Define the heuristic function. The heuristic function is a function that estimates the cost of getting from the current state to the goal state.
3. Initialize the open list and the closed list. The open list is a list of all of the states that have not yet been explored. The closed list is a list of all of the states that have already been explored.
4. While the open list is not empty, do the following:
* Pop the state with the lowest f-value from the open list.
* Add the state to the closed list.
* For each of the state's neighbors, do the following:
* If the neighbor is not in the closed list, then:
* Calculate the neighbor's f-value.
* If the neighbor's f-value is less than the f-value of any of the neighbors in the open list, then add the neighbor to the open list.
5. If the goal state is in the closed list, then the puzzle has been solved.
Here is an example of how to implement A* search in Python to solve the 8 puzzle:
```python
def astar(start_state):
"""Solve the 8 puzzle using A* search.
Args:
start_state: The starting state of the puzzle.
Returns:
The solution to the puzzle, or None if the puzzle is unsolvable.
"""
# Define the state space of the puzzle.
state_space = set()
for i in range(3):
for j in range(3):
state_space.add((i, j))
# Define the heuristic function.
def heuristic(state):
"""Calculate the heuristic value of a state."""
# The heuristic value is the number of tiles that are out of place.
num_tiles_out_of_place = 0
for i in range(3):
for j in range(3):
if state[j] != (i * 3) + j + 1:
num_tiles_out_of_place += 1
return num_tiles_out_of_place
# Initialize the open list and the closed list.
open_list = [start_state]
closed_list = []
# While the open list is not empty, do the following:
while open_list:
# Pop the state with the lowest f-value from the open list.
state = open_list.pop(0)
# Add the state to the closed list.
closed_list.append(state)
# For each of the state's neighbors, do the following:
for neighbor in get_neighbors(state):
# If the neighbor is not in the closed list, then:
if neighbor not in closed_list:
# Calculate the neighbor's f-value.
f_value = heuristic(neighbor) + get_distance(neighbor, goal_state)
# If the neighbor's f
