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15-Puzzle: C++ 实现的 15-Puzzle 游戏,采用 A* 搜索算法作为亮点

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简介:
本项目是一款用C++开发的15-拼图游戏,特色在于运用A*搜索算法优化求解过程,为玩家提供高效的游戏体验。 概述的游戏由随机排列的编号方块组成,其中一个位置为空白。玩家的目标是通过最少的操作次数来重新排序这些方块,使之按照正确的顺序排列。这个游戏中的解决方案采用了一种称为最佳优先搜索的技术,这是一种通用的人工智能方法。 在这个游戏中,每个SEARCH节点都包含一块板的状态以及到达该状态所需的移动数和前一个节点的信息。游戏开始时将初始的SEARCH节点(即最初的板)放入优先队列中进行处理。随后,在每次迭代过程中从这个优先级队列中移除具有最低优先级值的一个搜索节点,并将其所有可能相邻的搜索节点添加回队列。 算法的成功很大程度上取决于选择合适的优先级函数来计算每个搜索节点的价值: - 汉明距离:这是错误位置上的方块数量加上达到当前状态所执行的动作次数。 - 曼哈顿距离:这代表了每一个方块从当前位置到目标位置的垂直和水平移动步数之和,同样也包括到达该状态所需的动作次数。 为了实践这个游戏并开发相关代码,建议在存储库根目录下创建一个构建文件夹。

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  • 15-Puzzle: C++ 15-Puzzle A*
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    本项目是一款用C++开发的15-拼图游戏,特色在于运用A*搜索算法优化求解过程,为玩家提供高效的游戏体验。 概述的游戏由随机排列的编号方块组成,其中一个位置为空白。玩家的目标是通过最少的操作次数来重新排序这些方块,使之按照正确的顺序排列。这个游戏中的解决方案采用了一种称为最佳优先搜索的技术,这是一种通用的人工智能方法。 在这个游戏中,每个SEARCH节点都包含一块板的状态以及到达该状态所需的移动数和前一个节点的信息。游戏开始时将初始的SEARCH节点(即最初的板)放入优先队列中进行处理。随后,在每次迭代过程中从这个优先级队列中移除具有最低优先级值的一个搜索节点,并将其所有可能相邻的搜索节点添加回队列。 算法的成功很大程度上取决于选择合适的优先级函数来计算每个搜索节点的价值: - 汉明距离:这是错误位置上的方块数量加上达到当前状态所执行的动作次数。 - 曼哈顿距离:这代表了每一个方块从当前位置到目标位置的垂直和水平移动步数之和,同样也包括到达该状态所需的动作次数。 为了实践这个游戏并开发相关代码,建议在存储库根目录下创建一个构建文件夹。
  • 优化后A*在人工智能中解决15-puzzle问题
    优质
    本文探讨了经过优化的A*算法在解决经典的15-拼图(15-puzzle)问题中的应用,展示了该算法如何高效地找到最优解路径。通过引入启发式评估函数和节点优先级队列的改进策略,增强了算法的搜索效率与性能表现,在人工智能领域中具有重要的理论研究价值及实际应用意义。 人工智能作业:使用A*算法解决15-puzzle问题。该作业经过多次优化后得到了最终版本,并包含主题部分和函数文件。
  • 某航课程业:十五数码 puzzle A* Python
    优质
    本项目为某航课程作业,实现了经典“十五数码”游戏的A*搜索算法解决方案。采用Python编写,代码简洁高效,具备良好的可读性和扩展性。 基于A*算法用Python实现十五数码问题的求解:所要求解的问题是给定一种初始布局(初始状态)和一个目标布局(目标状态),问如何移动数码以从初始状态转变为目标状态。
  • 改进版IDA*15-puzzle问题中(已全面优化)
    优质
    本文介绍了针对15-拼图问题所设计的一种改进版IDA*算法,并详细探讨了其性能和效率上的显著提升。通过一系列实验,证明了该算法在求解复杂度较高场景下的优越性。 我完成了关于人工智能的作业,使用迭代加深IDA*算法解决15-puzzle问题,并经过多次优化得到了最终版本。
  • JAVA15
    优质
    JAVA游戏15点是一款经典的数字益智游戏,玩家需要在4x4的网格中通过点击相邻格子使数字相加至15,挑战大脑逻辑与策略。 游戏规则如下:两名玩家轮流从1至9的数字中选择一个尚未被选过的数字。当某位玩家手中持有的三个不同数字相加等于15时,该玩家即为胜者。此外,题目还要求找出一种确保不败的战略方法,使掌握此策略的一方在游戏中占据优势地位。
  • HarmonyOS 2-Android Puzzle: 安卓拼图
    优质
    HarmonyOS 2-Android Puzzle是一款在鸿蒙操作系统上运行的安卓主题拼图游戏,玩家可以享受挑战各种难度级别的乐趣,同时欣赏精美的安卓图标图案。 要求:游戏引擎使用CocosCreator2.2.2版;Java8开发工具包及AndroidNDK修订版19c。 构建APK的步骤如下: 1. 在CocosCreator中打开项目。 2. 打开菜单Project/Build,将【Platform】设置为【Android】,然后点击【Build】进行构建。 3. 构建成功后,在[Console]窗口查找带有[PATH]的消息,并浏览该路径和子文件夹:\frameworks\runtime-src\proj.android-studio。 4. 使用AndroidStudio打开上述文件夹中的项目并像普通Android项目一样进行构建。
  • Unity拼图代码包Jigsaw Puzzle Pack
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    Unity拼图游戏代码包Jigsaw Puzzle Pack提供了一套完整的工具和资源,帮助开发者轻松创建自定义的拼图游戏。此代码包包含了多种功能模块,如动态生成拼图、调整难度级别及导入各种图像格式等,非常适合想要快速开发高质量拼图游戏的独立开发者或团队使用。 Unity精品游戏源码包含完整的拼图游戏项目(Jigsaw Puzzle Pack),适用于新手学习或二次开发使用。该项目为Unitypackage格式,导入到新建的空项目中即可直接运行,无需额外操作。 请注意,在尝试其他版本的编译器时可能会遇到兼容性问题,请确保使用2021 3.14版本进行测试以获得最佳效果。如需更多经典游戏源码包或其他相关信息,请查看发布者主页获取详情。 此Unity拼图游戏源码适合初学者练习和体验,同时适用于那些寻找休闲类小游戏开发灵感的开发者们。
  • 8-Puzzle:贪心最佳优先,广度优先与深度优先
    优质
    本文章探讨了在解决8数码拼板问题时,贪心最佳优先搜索、广度优先搜索和深度优先搜索算法的应用与比较。通过理论分析及实验验证,评估不同方法的效率与适用性。 8拼图可以通过深度优先搜索、广度优先搜索以及贪婪最佳优先搜索来解决。
  • Word Search Puzzle
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    《Word Search Puzzle》是一款经典的文字游戏,玩家需在格子中寻找隐藏的单词。它有助于提升词汇量、锻炼观察力和耐心,适合各个年龄段的人群挑战自我或放松心情。 在信息技术领域中,我们经常会遇到各种各样的问题之一就是字符串匹配。这个问题与我们的日常生活密切相关,比如搜索引擎如何快速找到用户输入的关键字或文本编辑器中的查找和替换功能。 今天我们将深入探讨一个有趣的实例——“Word Search Puzzle”,这不仅是一种娱乐活动,也是一种寓教于乐的字符串匹配技术的应用。“Word Search Puzzle”是指在网格中寻找隐藏单词的游戏。这种游戏背后的算法与计算机科学中的字符串匹配问题有异曲同工之妙。 在编程世界里,解决这类问题通常涉及到字符串处理、算法设计以及数据结构的知识。我们需要理解的是,在计算机科学中,字符串匹配指的是在一个大文本(主串)中查找是否存在某个模式串(目标串)。在这种情况下,“Word Search Puzzle”中的网格可以被视为主串,而隐藏的单词就是我们要找的目标串。 我们可以通过多种算法来实现这个过程,例如朴素字符串匹配算法、KMP (Knuth-Morris-Pratt) 算法、Boyer-Moore算法或Rabin-Karp算法等。其中,朴素字符串匹配是最直观的方法之一,它通过逐字符比较主串和目标串来寻找匹配。然而这种方法效率较低,在很多情况下会进行不必要的比较。 相比之下,KMP算法则通过对模式串的预处理创建一个部分匹配表,在出现不匹配时能够跳过一些已经比对过的字符,从而提高效率;Boyer-Moore算法利用了模式串的后缀信息通过滑动窗口策略避免无效对比进一步提升效率。Rabin-Karp算法则是基于哈希函数计算子字符串的哈希值来快速排除大部分不可能的情况。 在实现“Word Search Puzzle”时,我们还需要考虑一些额外的问题。例如单词可能是水平、垂直或对角线方向排列的,这就需要我们在搜索过程中多角度遍历网格;此外还需处理边界条件确保不会越界等问题。 为了优化搜索过程可以采用深度优先搜索(DFS)或者广度优先搜索(BFS)策略甚至结合二分查找法来减少时间消耗。除了基本算法之外我们还可以引入数据结构如字典树(Trie),它可以在O(1)的时间复杂度内判断单词是否存在于网格中;也可以利用位运算和布隆过滤器(Bloom Filter)快速检查候选位置,从而节省不必要的计算。 “Word Search Puzzle”不仅是一项娱乐活动也是学习掌握字符串匹配技术的好途径。通过理解和实践这些算法我们可以更好地了解计算机如何处理文本信息为日常编程工作打下坚实基础。无论是开发搜索引擎还是在文本分析、信息检索等领域中字符串匹配都是不可或缺的工具之一。因此,让我们一起探索这个有趣的话题挖掘更多关于字符串匹配的知识吧!
  • 八数码 puzzle
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    八数码谜题,又称九宫格游戏,是一种经典的益智问题。玩家需要在3x3的棋盘上通过滑动相邻数字来排列混乱的数字序列,目标是达到1-2-3...8的顺序,其中空白方块可以与邻近数字交换位置以实现移动。 本实验旨在综合运用深度优先搜索、宽度优先搜索及启发式搜索这三种人工智能领域的基本技术知识,并结合程序设计的相关内容进行学习。 通过设计一个解决八数码问题的求解程序,学生可以深入了解状态空间搜索的概念,并进一步加深对课程中所涉及的启发式搜索方法的理解。实验的具体任务包括: 1. 针对八数码问题,在Windows操作系统下使用C/C++或Java语言编写几种不同的搜索算法(推荐实现图形用户界面): - 深度优先搜索 - 宽度优先搜索 - 启发式搜索算法(h1(n) = W(n),即“不在位”的棋子数量) - 启发式搜索算法(h2(n) = P(n),即将牌“不在位”的距离总和) - 启发式搜索算法(h3(n) = h(n)=P(n)+3S(n)) 2. 随机生成或手动输入初始状态,对于同一初始状态,分别应用上述五种方法进行求解,并对比分析结果。