Vijos 1360 - 八数码问题 - [A*]
优先队列BFS:
这个八数码问题本身其实是之前人工智能实验课的作业……
首先,如果不带估价函数,直接用优先队列BFS,肯定也是能得到正确结果的,至于用时怎么样,可以看评测结果……
代码:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int dx[]={,,,-};
int dy[]={,-,,};
string ed="";
struct Node
{
int dist;
int x,y;
string mp; #define X(idx) (idx/3)
#define Y(idx) (idx%3)
char& val(int i,int j){return mp[i*+j];} void Zero()
{
for(int i=;i<;i++)
{
if(mp[i]!='') continue;
x=X(i), y=Y(i); break;
}
} bool operator<(const Node& o)const{return dist>o.dist;}
}st;
map<string,bool> vis;
priority_queue<Node> Q;
int main()
{
cin>>st.mp;
st.dist=;
st.Zero(); vis.clear();
Q.push(st), vis[st.mp]=;
while(Q.size())
{
Node now=Q.top(); Q.pop();
if(now.mp==ed)
{
cout<<now.dist<<endl;
break;
}
for(int k=;k<;k++)
{
Node nxt=now;
nxt.x+=dx[k], nxt.y+=dy[k], nxt.dist++;
if(nxt.x< || nxt.x> || nxt.y< || nxt.y>) continue;
swap(nxt.val(now.x,now.y),nxt.val(nxt.x,nxt.y));
if(!vis[nxt.mp]) Q.push(nxt), vis[nxt.mp]=;
}
}
}
评测结果:
Astar算法:
然后,我们知道,优先队列BFS里的优先队列,是一个维护当前代价的二叉堆,
我们接下来增加Astar算法的估价函数 $eval(x)$,考虑到要这个估价函数,是要不大于从当前状态到目标状态的实际代价的,
因此我考虑将其设定成:将当前状态下的九宫格看做一个长度为 $9$ 的字符串 $s$,目标状态也可以看做一个字符串 $t = "123804765"$,统计这两个字符串使得 $s_i \neq t_i$ 的 $i$ 的个数,记为 $e$,再取 $eval(x) = \lfloor \frac{e}{2} \rfloor$ 即可。
这也是很好理解的,因为不可能用更少的步数使得当前状态变为目标状态了。
AC代码:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int dx[]={,,,-};
int dy[]={,-,,};
string ed="";
struct Node
{
int dist,eval;
int x,y;
string mp; #define X(idx) (idx/3)
#define Y(idx) (idx%3)
char& val(int i,int j){return mp[i*+j];} void Zero()
{
for(int i=;i<;i++)
{
if(mp[i]!='') continue;
x=X(i), y=Y(i); break;
}
} void Eval()
{
eval=;
for(int i=;i<;i++) eval+=(mp[i]!=ed[i]);
eval/=;
} bool operator<(const Node& o)const
{
return dist+eval>o.dist+o.eval;
}
}st;
map<string,bool> vis;
priority_queue<Node> Q;
int main()
{
cin>>st.mp;
st.dist=;
st.Zero();
st.Eval(); vis.clear();
Q.push(st), vis[st.mp]=;
while(Q.size())
{
Node now=Q.top(); Q.pop();
if(now.mp==ed)
{
cout<<now.dist<<endl;
break;
}
for(int k=;k<;k++)
{
Node nxt=now;
nxt.x+=dx[k], nxt.y+=dy[k], nxt.dist++;
if(nxt.x< || nxt.x> || nxt.y< || nxt.y>) continue;
swap(nxt.val(now.x,now.y),nxt.val(nxt.x,nxt.y));
if(!vis[nxt.mp])
{
nxt.Eval();
Q.push(nxt), vis[nxt.mp]=;
}
}
}
}
评测结果:
总结:
比较普通的优先队列维护下的BFS,和加了估价算法的Astar算法,可以明显看到时间和空间的使用都明显降低了。
(鉴于有可能会有同样在做这个实验的同学搜索到本文,我还是要声明一下:上面的两个代码都是我亲手敲的,没有看网上任何别的博客,想要拿去借鉴的同学,建议看懂了之后根据自己的思路做一些修改乃至优化……直接抄袭这样的事情最好还是不要做……)
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