이는 고전적인 "15 퍼즐"(또는 더 큰 변형)을 설명합니다. 해결 가능성은 초기 배열에 따라 다르기 때문에 모든 경우에 이를 효율적으로 해결하는 단일 알고리즘은 없습니다. 그러나 몇 가지 접근 방식이 있습니다.
1. 경험적 검색 알고리즘: 이 알고리즘은 특히 대규모 퍼즐의 경우 솔루션을 찾는 데 가장 적합합니다. 이들은 휴리스틱 함수를 사용하여 현재 상태가 해결된 상태에서 얼마나 떨어져 있는지 추정합니다. 일반적인 알고리즘은 다음과 같습니다.
*A 검색:** 이는 이와 같은 길 찾기 문제에 대해 매우 널리 사용되고 종종 효율적인 알고리즘입니다. 이는 상태에 도달하기 위한 실제 비용과 경험적 방법을 결합합니다. 15 퍼즐에 대한 좋은 경험적 방법은 맨해튼 거리(각 타일이 올바른 위치에 도달하기 위해 이동해야 하는 거리의 합)입니다.
최적 우선 검색: A*와 유사하지만 경험적 방법만 고려하므로 최적의 솔루션을 찾는 속도가 더 빠르지만 잠재적으로 효율성이 떨어집니다.
2. IDDFS(반복 심화 깊이 우선 검색): 이는 너비 우선 검색(많은 메모리를 사용할 수 있음)과 깊이 우선 검색(무한 루프에 빠질 수 있음) 간의 적절한 절충안입니다. 검색 공간을 레이어별로 탐색하여 반복할 때마다 깊이 제한이 늘어납니다.
3. 양방향 검색: 이 접근 방식은 초기 상태에서 앞으로 검색하고 목표 상태에서 뒤로 동시에 검색합니다. 검색 공간을 대폭 줄일 수 있지만 역방향 이동을 쉽게 생성할 수 있어야 합니다.
구현 고려 사항:
데이터 구조: 퍼즐 상태를 표현하는 것이 중요합니다. 인덱스는 위치를 나타내고 값은 타일 번호를 나타내는 1D 배열이 자주 사용됩니다.
이동 생성: 주어진 상태에서 가능한 모든 합법적인 이동(인접 타일 교체)을 생성하는 기능이 필수적입니다.
상태 평가: A* 및 Best-First 검색에는 휴리스틱(예: 맨해튼 거리)을 계산하는 기능이 필요합니다.
방문 상태: 순환을 방지하려면 방문한 상태를 추적하세요(해시 테이블 또는 세트 사용).
간단한 "30자리 퍼즐 해결사" 코드 없음: 여기에서 완전한 코드 솔루션을 제공하는 것은 알고리즘의 복잡성과 효율적인 데이터 구조의 필요성으로 인해 비실용적입니다. 그러나 "A* 15 퍼즐 해결사" 또는 유사한 용어를 검색하면 30자리 퍼즐에 적용할 수 있는 다양한 프로그래밍 언어로 된 수많은 코드 예제가 생성됩니다. 더 큰 크기에 맞게 휴리스틱과 데이터 구조를 조정해야 합니다.
범주 
다운로드
Android에서 최고 등급의 카드 게임의 세계로 빠져보세요! 이 컬렉션에는 인기 있는 클래식 타이틀부터 혁신적인 새로운 경험까지 다양하고 흥미로운 타이틀이 포함되어 있습니다. 친구와 함께하는 포커(EasyPoker 또는 Zynga Poker™ – Texas Holdem), 카드 게임 온라인(Classics, Five Play Poker 및 Continental Rummy)의 마스터 전략에서 친구에게 도전하거나 Video Poker: Classic Casino의 스릴을 즐겨보세요. 색다른 변형을 원한다면 Golf Solitaire 18, Euchre 3D 또는 교육용 포커: 교육용 시뮬레이터를 사용해 보세요. Rummy가 게임이라면 Rummy Master-3Patti Rummy가 끝없는 즐거움을 선사합니다. 오늘 당신에게 딱 맞는 카드 게임을 찾아보세요!
Card Games Online - Classics
Five Play Poker
Euchre 3D
Video Poker: Classic Casino
Poker with Friends - EasyPoker
Rummy Master-3Patti Rummy
Poker: Educational Simulator