上文簡單介紹了iqcar遊戲。接下來將描述用計算機如何求出它的解法。
學過資料結構的，第一感覺就是用「深度優先搜尋」或者是「廣度優先演算法」。就是不停的嘗試每一種可能，直到到達解。然後將嘗試的過程輸出即可。
仔細觀察上文的，發現，每一輛車的可能性位置可能性非常少（由於車子只能前後移動，故長度為3的車子只有4種可能，長度為2的車子有五種可能）。那麼，則這些車子排列的可能性就不會多（原因是，如果車子多，則彼此之間的限制會很多，因為兩輛車不能擠在乙個格仔裡，如果車子少，雖然限制少但是車子少，必然總數少）。這樣，一般的題目，把所有的車子排列構成乙個集合的話，這個集合中的元素不會很多（實際情況是，一般的題目，這個集合的元素在1200左右）。
想到這，我想到用圖論的方法求解。
所有的車子的乙個位置排列，成為圖中的乙個點，兩點之間的連線表示能從乙個排列移動乙個位置到另乙個排列。題目中的初始狀態為圖中的乙個點，達到解題條件的為另乙個點（這樣的點可能不止乙個），問題就轉化為在圖中從乙個點找到到另乙個點的通路。
這個求通路的有乙個非常有名的演算法，dijkstra演算法（最短路徑演算法）。
那麼本問題就轉化為兩個步驟
1、根據輸入的初始狀態，生成乙個集合，所有車子的乙個位置排列為集合中的乙個元素。並且為每乙個元素建立他們之間的關係（有連線則表示能從乙個排列移動乙個位置到另乙個排列，反之則無連線）。
2、用dijkstra演算法求出一條通路，這條通路也是最短通路，也就是最優解
注：寫完程式後，細細想來，在本題中，由於各連線的長預設都是1，dijkstra演算法其實就是廣度優先演算法。
後文將具體的描述各個模組的實現。
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