八数码(BFS+哈希)

本文解析了使用Breadth-First Search(BFS)算法配合哈希表解决八数码问题的详细过程。通过自定义字符串表示状态,巧妙地利用哈希表存储和查找,同时探讨了如何从一维字符串恢复二维数组坐标。核心思路是利用队列实现宽度优先搜索,确保找到最少移动次数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、题目内容

二、思路分析

在这里插入图片描述

1、算法标签

这道题考察的是:BFS+哈希表+队列

2、思路梳理

这道题其实思路很简单,我们定位到x的位置,然后利用宽度优先搜素去枚举移动的状态,然后枚举的状态入队,等待下一次的搜索,根据BFS的性质,我们第一次枚举到答案的情况就是最少的移动次数。

但是关键在于我们如何保存状态?

比如我们实现了一次交换,我们可能想到的是去存储X的坐标,但是我们要注意的是,不仅坐标变了,我们的各个数字的排布也变了,所以如果单纯的存储坐标的话,是非常难处理的。

因此,我们这里介绍一种新的方式,我们每次存储一个字符串,这个字符串就是它入队的时候所处的数字排布状况。然后我们将这个字符串当作数组的下标,下标对应的元素值就是移动到当前状况所进行的操作数。

而这种用自定义的键值去索引数据的方式,我们一个非常快速的方法就是哈希表

这里还有一个需要搞定的难题,就是我们将一个二维的字符数组压缩成了一维字符串进行存储,那么我们只能寻找到字符x在字符串中的位置,那么我们如何恢复它在二维数组中的位置呢?

假设,在一维字符串中,字符x所在的位置是pos

那么恢复到二维数组的时候,我们的坐标就是x=pos/3 ; y=pos%3

三、代码示例

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<unordered_map>
#include<queue>
using namespace std;
int dx[4]={-1,0,1,0},dy[4]={0,1,0,-1};
int bfs(string start)
{
    unordered_map<string,int>dis;
    queue<string>q;
    string end="12345678x";
    q.push(start);
    dis[start]=0;
    while(!q.empty())
    {
        string t=q.front();
        q.pop();
        if(t==end)return dis[t];
        int distance=dis[t];
        int pos=t.find('x');
        int x=pos/3,y=pos%3;
        for(int i=0;i<4;i++)
        {
            int nx=x+dx[i],ny=y+dy[i];
            if(nx<3&&x>=0&&ny<3&&ny>=0)
            {
                swap(t[pos],t[nx*3+ny]);
                if(!dis.count(t))
                {
                    dis[t]=distance+1;
                    q.push(t);
                }
                swap(t[pos],t[nx*3+ny]);
            }
        }       
    }
    return -1;
}
int main()
{
    string s;
    for(int i=0;i<9;i++)
    {
        char c;
        cin>>c;
        s+=c;
    }
    cout<<bfs(s)<<endl;
    return 0;
}
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