八数码

最新推荐文章于 2025-06-24 11:47:24 发布
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简单的用c++实现的八数码问题
rudy45的专栏
04-17 2239
真的对不住大家。刚刚由于写 代码，一符号搞错了，导致双对列只有一个起作用了。现在该好了。原谅我这个菜鸟呀。 /***    author:zhangrong    date:2013/4/16    title:解决八数码问题    the key of problem：在程序的开始阶段，根据初始化状态与目标状态的奇偶性来判断结果是否存在       因为数字上下左右移动奇偶性不变
八数码问题实现（裸BFS版+A*版）C++实现
MrBlank的ACM记事本
03-22 2609
算法核心是bfs hash用的是康拓展开 输入是第一行是初始状态，第二行是终止状态，空格用0表示。 012 345 ———> 012345678 678 一些测试数据： 012345678 102345678103425678 123405678123045678 123405678123475608 123405678123450678 12340567823415076
八数码java小程序
11-29
八数码的深度广度优先搜索，代码简明易懂，可供初学者学习应用
八数码问题
ai
12-28 1291
提示:可以使用盲目搜索列举所有可能，再比较移动步数;也可以尝试《人工智能基础》课程讲述的启发式算法直接求解。2.如果可以找到从初始状态到目标状态的移动方法，依次输出移动步骤;是:给出一个初始状态和一个目标状态，找出一一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数。在3x3的棋盘，摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字，不同棋子上标的数。棋盘上还有一个空格，与空格相邻的棋子可以移到空格中。下图展示了其中一种可能的初始及目标状态(仅作示例)。初始状态目标状态1.能处理任意的初始状态和目标状态组合。八数码问题
八数码问题求解
m0_51361529的博客
06-24 1687
一个人工智能的算法作业，仅供参考！八数码问题，从是否有解到如何求解，到A*启发式算法，到变种的情况怎么分析等等，如果帮到你，能点个赞吗？有关注就更好了^_^
A* 算法求解八数码问题
热门推荐
曼车斯基的博客
04-02 1万+
前面见过宽度优先搜索和深度优先搜索求解八数码问题。那两个方法都是盲目搜索。 今天看启发式搜索。 A算法： 利用评价函数来选择下一个节点。 图引用自 -北京联合大学 彭涛老师在 中国慕课的 《人工智能概论》。 估价函数没有定论，可以有不同方法。 这里采用处在错误位置的数字的数量。 代码在： github 一组测试数据的 执行搜索的过程如下： A* 算法 （宽度优先）求解八数码问题 ========== 宽度优先求解八数码问题，搜索过程是 ========== [[2 0 3..
C++解决八数码问题
毕业作品网站
07-14 7748
语言C++环境：Visual Studio 2019八数码问题是指这样一种游戏：将分别标有数字 1，2，3，…，8 的八块正方形数码牌任意地放在一块 3 * 3 的数码盘上。放牌时要求不能重叠。于是，在 3*3 的数码盘上出现了一个空格。现在要求按照每次只能将与空格相邻的数码牌与空格交换的原则，将任意摆放的数码盘逐步摆成某种特殊的排列。八数码问题包括一个初始状态和目标状态，所谓解八数码问题就是在两个状态间寻找一系列可过渡状态。从一个状态出发，找到空位后有最多四种变换方式，一层一层创建树形结构。这个状态可以有
八数码java_八数码问题-A*算法-Java实现
weixin_39773447的博客
02-12 1262
前言：本篇博客是建立在这篇博文的基础上，是个人经过实际操作之后对其算法的改进一、八数码问题一个九宫格，有八个数字1-8已经确定位置，剩下一个空格以0表示，0可以和上下左右的数字交换位置。如果给定一个初始状态1，一个目标状态2，求解从状态1到状态2最少要移动多少步二、A*算法1、算法定义及公式算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，公式表示为： f(n)=g(n)+h(n),其中：f(...
八数码问题 基于A算法得matlab版本.zip
03-12
"八数码问题"，也称为滑动拼图游戏，是人工智能领域中经典的搜索问题，用于演示和理解不同的路径搜索算法。在这个场景中，我们关注的是使用A*（A星）算法在MATLAB环境下实现该问题的版本。A*算法是一种启发式搜索...
深度优先搜索实现八数码问题
03-25
在八数码问题（也称为滑动拼图游戏）中，DFS 被广泛应用于寻找解决路径。八数码问题是一个经典的计算机科学问题，目标是通过移动空格来重新排列一个3x3的网格，使得最终得到预设的合法图案。 首先，我们需要理解八...
八数码问题解决C语言源代码
02-16
八数码问题，又称滑动拼图游戏，是一个经典的计算机科学问题，主要研究如何通过最少的移动次数将一个打乱的拼图恢复到预设的目标状态。在这个问题中，通常使用一个3x3的网格，包含8个数字方块和一个空格。目标是通过...
基于Python的多种算法实现八数码问题求解设计源码
10-08
在当今的计算机科学和人工智能领域，八数码问题是一个经典的搜索和优化问题，它不仅考验着算法的效率和能力，而且在算法教育和实践中占据着举足轻重的地位。基于Python的多种算法实现八数码问题求解设计源码，提供了...
C语言实现：八数码问题的深度优先搜索、广度优先搜索、过程表示（全）
03-26
实现结果：给定八数码的起始状态和目标状态，程序可以自动计算出所需要的步数，并能打印出每一步的变化。 本资源包括：使用C语言实现 ①使用深度优先搜索来解决八数码问题 ②使用广度优先搜索来解决八数码问题 ③...
python 八数码_实践多种搜索算法求解八数码问题python实现
weixin_39961943的博客
12-09 1097
哎，好久没写博文了，其实仔细想来，时间还是蛮多的，以后还是多写写吧！之前看过经典的搜索路径方法，印象较深的也就BFS(广度优先)，DFS(深度优先)以及A*搜索，但没实践过，就借八数码问题，来通通实现遍，观察下现象呗~~~首先，怎么说也得把数码这玩意基本操作实现了呗！上代码~classpuzzled:def__init__(self,puzzled):self.puzzled=puzzleds...
八数码问题高效算法(人工智能实验)
Keep Learning
10-19 5974
人工智能第一次实验\八数码问题、八数码问题(人工智能实验) 迭代深入A*搜索(IDA*)、递归最佳优先搜索RBFS解八数码问题、人工智能实验)   #include #include #include #include #define IN1 0x7FFFFFFF /***********************************************************
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
八数码算法研究与实现
资源摘要信息: "bashuma.rar_bashuma _八数码" 八数码问题（也称为15数码或滑块谜题）是一个经典的智力游戏，它涉及到在一个3x3的网格中移动数字，以达到特定的顺序。这个谜题在计算机科学和人工智能领域内被广泛...
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