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八数码问题的状态数量有多少?如何定义
1、A*算法求解八数码问题八数码问题描述所谓八数码问题起源于一种游戏：在一个3×3的方阵中放入八个数码8，其中一个单元格是空的。
2、八数码问题的一个状态就是八个数字在棋盘上的一种放法。每个棋子用它上面所标的数字表示，并用0表示空格，这样就可以将棋盘上棋子的一个状态存储在一个一维数组p[9]中，存储的顺序是从左上角开始，自左至右，从上到下。
3、问题可形式化地定义成四个组成部分 在解题过程中 达到过的所有状态 的***。不同于状态空间，搜索空间是其中一部分。状态空间和搜索空间都属于 过程性知识表示。
4、机器学习一般分为哪几种类型？设八数码问题有估价函数：f（n）=d（n）+W（n）；其中d（n）是节点n在搜索树中的深度，W（n）是节点n中“不在位”数码的个数。
5、这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。***用了不同的估价可以有不同的效果。我们先看看估价是如何表示的。
A星算法求解八数码问题
1、A*算法的估价函数可表示为：f（n）=g（n）+h（n）这里，f（n）是估价函数，g（n）是起点到节点n的最短路径值，h（n）是n到目标的最短路经的启发值。
2、基于A算法求解八数码问题是一种规划问题，即用有限步骤把初始状态转换成目标状态的过程。A算法是一种带有启发式函数的搜索算法，用于通过估价函数指导搜索，提高搜索效率。
3、在这种情况下，如果h（n）是一个可***纳启发式--也就是说，倘若h（n）从不会过高估计到达目标的耗散--A*算法是最优的。可***纳启发式天生是最优的，因为他们认为求解问题的耗散是低于实际耗散的。
4、这在状态空间不大的情况下是很合适的算法，可是当状态空间十分大，且不预测的情况下就不可取了。他的效率实在太低，甚至不可完成。在这里就要用到启发式搜索了。
5、A Star是静态网格中求解最短路最有效的方法。也是耗时的算法，不宜寻路频繁的场合。一般来说适合需求精确的场合。性能和内存占用率都还行，和启发式的搜索一样，能够根据改变网格密度、网格耗散来进行调整精确度。
八数码会不会无解
会的。八数码问题本身就有可能是无解的，这和用什么算法什么语言无关。如果从初始状态成为下面的状态：1 2 3 4 5 6 8 7 而通常的目标状态如下：123 456 78 就是无解的。
当节点数达到一定值时，默认该问题无解，停止算法。八数码是指在3乘3的矩阵中，其中有8个格子放置成1到8，剩下一个格子是空格。
那对于初始状态a[9]，t=sigma（p（x），如果r和t同为奇数或者同为偶数，那么该状态有解，否则无解。
define TIME 50 //限定只搜索前50步，50步以后如果仍然没有搜索到结果，认为无解。define MAXSIZE 200 int n=1；int result[9]={1，2，3，8，0，4，7，6，5}；//所要达到的最终状态，0代表空格。
如果只是随便求一个移动的方法，而不是步数最少的移动方法，倒是有办法。只需把方块从上到下从左到右放到正确的位置就好了，每行最后一个放入时有点技巧而已。
深度优先算法解决八数码问题
就是除了来时的路，其他3个方向都是 墙，这时这条路就走到了尽头，无法再向深一层发展，我们就应该沿来时的路回去，尝试另外的方向。
何况深度优先搜索一般只是找到一个解，并不是最优解，它要找出所有解后才能定出最优解。如要找最优解的话要用广度优先搜索。
所以，问题就转换成如何从初始状态开始，使空格经过最小的移动次数最后排列成目标状态。
八数码问题一般使用搜索法来解。搜索法有广度优先搜索法、深度优先搜索法、A*算法等。这里通过用不同方法解八数码问题来比较一下不同搜索法的效果。
广度优先搜索算法的基本步骤 1）建立一个队列，将初始结点入队，并设置队列头和尾指针 2）取出队列头（头指针所指）的结点进行扩展，从它扩展出子结点，并将这些结点按扩展的顺序加入队列。
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