八數碼問題

搜尋演算法學問不小...

總結:1. 狀態表示用整數最快, 可是轉化狀態的**不好寫, 用字串挺爽的, 可有些地方涉及到數字運算, **又不自然, 整來整去, 還是用byte好了...效能沒比字串強多少...

2. open錶用linkedlist就挺好, 支援佇列和堆疊兩種模型, 這點在雙向廣度優先搜尋時候挺方便, closed表千萬別用list型別, 用hashmap或者hashset效能上才可接受, 而且前者優於後者...

3. 完美雜湊函式, 也就是那個全排列的雜湊函式, 能夠不浪費一點兒空間, 實現一一對映, 函式的設計涉及到變進製數的概念, 數學的力量還是無比強大地...

4. 雙向廣度優先搜尋區分方向要用兩個open和closed, 相遇時刻拿出另乙個方向上狀態相同的節點比較麻煩, 需要考慮究竟用什麼當做鍵, 用什麼當做值, 把兩個方向上的搜尋**抽取到乙個方法中會使效能降低很多, 且需要拋異常來結束演算法, 不抽取則**又挺難看, 難辦. 雙向廣度優先搜尋路徑輸出是個麻煩事兒, 索性砍掉state類中記錄動作的屬性, 在輸出grid的時候現算更挺好, 方便且免轉化...

5. 程式設計上的細節, 什麼該預先算出, 用什麼方法實現節點擴充套件最爽, 怎麼實現demo最酷, 怎麼來考察執行效能, 這些都需要加強...

下面給出**...

普通廣度優先搜尋:

linkedlistopen = new linkedlist();
mapclosed = new hashmap();
state now;
listnodes;
public void search() 
eightnum.showpath(now, null);
}

雙向廣度優先搜尋:

linkedlistopen1 = new linkedlist();
linkedlistopen2 = new linkedlist();
mapclosed1 = new hashmap();
mapclosed2 = new hashmap();
state now, s;
listnodes;
public void search()  else if (!closed1.containskey(n.hashcode()))
open1.add(n);
} while (!now.equals(end1));
end1 = open1.peeklast();
}		if (!open2.isempty())  else if (!closed2.containskey(n.hashcode()))
open2.add(n);
} while (!now.equals(end2));
end2 = open2.peeklast();
}	}}

a*演算法:

priorityqueueopen = new priorityqueue(256,
new comparator() 
});mapclosed = new hashmap();
state now;
listnodes;
public void search() 
}	eightnum.showpath(now, null);
}private int manhattan(byte bs)

這裡的open表要用優先順序佇列, 可是a*演算法框架要更新open表和closed表中的某些節點的f值, priorityqueue對遍歷的支援不太理想, 索性就去掉了更新值的部分, 每次直接插入算了. a*的啟發式函式要用曼哈頓距離, 那個"不在家"個數不太理想, 擴充套件的節點有時竟然比普通的廣度優先搜尋還多...

狀態空間元素的表示:

class state 
public state(byte g, state p, int g, int h) 
public int hashcode() 
public boolean equals(object o) 
}

這個全排列的完美雜湊函式在效能上好像沒幫多大忙, 尤其用字串表示grid的時候, 可能是我不會用吧. 快取一下hash值, 貌似能快個幾十毫秒...

輔助資料, 計算與測試...

static final byte rules = ,,,
,,,,,};
static final char moves = ;
static final int facts = ;
static byte xys = new byte[8];
static state src, des;
static long count, timer;
public static listexpend(state now)  else if (op == 3) 
grid[8] = d;
nodes.add(new state(grid, now));
}	count += nodes.size();
return nodes;
}	public static void shuffle()  while (!cansolve(g1, g2));
system.out.println("src");
showgrid(g1);
system.out.println("des");
showgrid(g2);
src = new state(g1, null);
des = new state(g2, null);
xys = getxys(g2);
}private static byte getrandom() 
private static boolean cansolve(byte src, byte des) 
public static byte getinvnums(byte grid) 
return invs;
}public static byte getxys(byte bs) 
public static void showpath(state now, state next) 
system.out.format(" | %7d | %3d | %5d\n", count, path.size(), 
system.currenttimemillis() - timer);
count = 0;
}private static void showgrid(byte grid) 
system.out.println("-------");
system.out.format("%c %c %c\n", cs[0], cs[1], cs[2]);
system.out.format("%c %c %c\n", cs[3], cs[4], cs[5]);
system.out.format("%c %c %c\n", cs[6], cs[7], cs[8]);
system.out.println("-------");
}public static void main(string args) 
/*隨機資料執行結果:
src            des
-------        -------
6 1              6 2
2 5 3    --->  5 4 1
4 7 8          8 3 7
-------        -------
相關統計:
-----------------------------
name  |   nodes | len |  time
bfs   |  155132 |  20 |   401
bibfs |    2562 |  20 |    10
astar |     646 |  20 |     0
-----------------------------
*/

ps: 演算法與api兩手抓, 兩手都要硬...

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