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Numbers - Bigger or Smaller

Numbers - Bigger or Smaller

问答 1.0 6.5 MB by Abula Studio ✪ 4.1

Android 4.1+Jan 12,2025

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游戏介绍

这描述了经典的“15 谜题”(或更大的变体)。 没有一种算法可以在所有情况下有效地解决这个问题,因为可解性取决于初始安排。 不过,有几种方法:

1。启发式搜索算法: 这些算法最适合寻找解决方案,特别是对于较大的谜题。 他们使用启发式函数来估计当前状态与已解决状态的距离。 常见的算法包括:

  • *A 搜索:** 对于此类寻路问题,这是一种非常流行且通常非常有效的算法。它将启发式与达到某种状态的实际成本结合起来。 对于 15 谜题来说,曼哈顿距离是一个很好的启发法(每个图块需要移动到正确位置的距离之和)。

  • 最佳优先搜索:与A*类似,但它只考虑启发式,使其速度更快,但在寻找最佳解决方案时效率可能较低。

2。迭代加深深度优先搜索(IDDFS):这是广度优先搜索(可能使用大量内存)和深度优先搜索(可能陷入无限循环)之间的良好折衷。 它逐层探索搜索空间,每次迭代都会增加深度限制。

3。双向搜索: 这种方法同时从初始状态向前搜索和从目标状态向后搜索。 它可以显着减少搜索空间,但需要能够轻松生成反向移动。

实施注意事项:

  • 数据结构:表示拼图状态至关重要。 经常使用一维数组,其中索引表示位置,值表示图块编号。

  • 移动生成:从给定状态生成所有可能的合法移动(交换相邻方块)的函数是必不可少的。

  • 状态评估: A* 和最佳优先搜索需要计算启发式的函数(如曼哈顿距离)。

  • 访问过的状态:为了避免循环,请跟踪访问过的状态(使用哈希表或集合)。

没有简单的“30 位数解谜器”代码: 由于算法的复杂性和对高效数据结构的需求,在这里提供完整的代码解决方案是不切实际的。 然而,搜索“A* 15 puzzlesolver”或类似术语将产生大量采用各种编程语言的代码示例,您可以将其改编为您的 30 数字谜题。 您需要调整启发式,可能还需要调整数据结构以适应更大的尺寸。

Numbers - Bigger or Smaller应用截图第0张
Numbers - Bigger or Smaller应用截图第1张
Numbers - Bigger or Smaller应用截图第2张
Numbers - Bigger or Smaller应用截图第3张
用户评价 发表评价
MathGeek Jan 14,2025

A classic puzzle game, but can be challenging. Good for brain training.

Pablo Feb 12,2025

Demasiado difícil para mi.

Mathilde Jan 19,2025

Un jeu de réflexion intéressant, mais qui peut être frustrant parfois.

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