Numbers - Bigger or Smaller

Inilalarawan nito ang klasikong "15 puzzle" (o mas malaking variant). Walang solong algorithm upang malutas ito nang mahusay sa lahat ng mga kaso, dahil ang kakayahang malutas ay nakasalalay sa paunang pag-aayos. Gayunpaman, mayroong ilang mga diskarte:

1. Heuristic Search Algorithms: Ang mga algorithm na ito ay pinakamainam para sa paghahanap ng solusyon, lalo na para sa mas malalaking puzzle. Gumagamit sila ng heuristic function upang matantya kung gaano kalayo ang kasalukuyang estado mula sa nalutas na estado. Kasama sa mga karaniwang algorithm ang:

• *A paghahanap:** Ito ay isang napakasikat at madalas na mahusay na algorithm para sa mga problema sa paghahanap ng landas tulad nito. Pinagsasama nito ang isang heuristic sa aktwal na gastos upang maabot ang isang estado. Ang isang magandang heuristic para sa 15 puzzle ay ang Manhattan distance (kabuuan ng mga distansyang kailangang ilipat ng bawat tile para maabot ang tamang posisyon nito).

• Pinakamahusay-unang paghahanap: Katulad ng A*, ngunit isinasaalang-alang lamang nito ang heuristic, na ginagawang mas mabilis ngunit potensyal na hindi gaanong mahusay sa paghahanap ng pinakamainam na solusyon.

2. Iterative Deepening Depth-First Search (IDDFS): Isa itong magandang kompromiso sa pagitan ng breadth-first search (na maaaring gumamit ng maraming memory) at depth-first na paghahanap (na maaaring ma-stuck sa walang katapusang mga loop). Sinasaliksik nito ang layer ng espasyo sa paghahanap sa pamamagitan ng layer, pinapataas ang limitasyon sa lalim sa bawat pag-ulit.

3. Bidirectional na Paghahanap: Ang diskarte na ito ay sabay na naghahanap ng pasulong mula sa paunang estado at paatras mula sa estado ng layunin. Maaari nitong makabuluhang bawasan ang espasyo sa paghahanap, ngunit kailangan nitong madaling makagawa ng mga reverse moves.

Mga Pagsasaalang-alang sa Pagpapatupad:

• Istruktura ng Data: Ang kumakatawan sa estado ng puzzle ay napakahalaga. Madalas na ginagamit ang 1D array, kung saan kinakatawan ng index ang posisyon at kinakatawan ng value ang numero ng tile.

• Move Generation: Mahalaga ang isang function upang bumuo ng lahat ng posibleng legal na galaw (pagpapalit ng katabing tile) mula sa isang partikular na estado.

• Ebalwasyon ng Estado: Kailangan ang isang function para kalkulahin ang heuristic (tulad ng layo ng Manhattan) para sa A* at Pinakamahusay na Unang paghahanap.

• Binisita ang Estado: Para maiwasan ang mga cycle, subaybayan ang mga binisita na estado (gamit ang hash table o set).

Walang Simpleng "30-Number Puzzle Solver" Code: Magiging hindi praktikal ang pagbibigay ng kumpletong code solution dito dahil sa pagiging kumplikado ng mga algorithm at ang pangangailangan para sa mahusay na mga istruktura ng data. Gayunpaman, ang paghahanap para sa "A* 15 puzzle solver" o mga katulad na termino ay magbubunga ng maraming halimbawa ng code sa iba't ibang programming language na maaari mong iakma sa iyong 30-number puzzle. Kakailanganin mong isaayos ang heuristic at posibleng mga istruktura ng data para sa mas malaking sukat.