我想用Java中的A *算法解决/实现8个难题。我问是否有人可以通过向我解释我必须遵循的步骤来解决它。我已经在网上阅读了A *如何工作，但我不知道如何在Java中开始实现。
如果你们能帮助我并给我指导，我将非常感激，以便我可以用Java自己实现它。我真的想这样做才能理解它，所以我只需要开始指导。
我将使用优先级队列，并将从文本文件中读取初始配置，例如：
4 3 6
1 2 5
7 8
欢迎访问其他网站以获取更多解释/教程。
我想用Java中的A *算法解决/实现8个难题。我问是否有人可以通过向我解释我必须遵循的步骤来解决它。我已经在网上阅读了A *如何工作，但我不知道如何在Java中开始实现。
如果你们能帮助我并给我指导，我将非常感激，以便我可以用Java自己实现它。我真的想这样做才能理解它，所以我只需要开始指导。
我将使用优先级队列，并将从文本文件中读取初始配置，例如：
4 3 6
1 2 5
7 8
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我首先决定你想如何代表游戏板状态， 然后实现运算符（例如，向上移动（空白），向下移动（空白）向下，...）。 通常，您将拥有一个数据结构来表示打开列表（即那些状态 发现但尚未探索（即与目标状态相比），另一个发现 封闭清单（即发现和探索并发现不是目标国家的那些状态）。 您使用起始状态对打开的列表进行播种，并重复执行“下一个”状态 从开放列表中进行探索，将运算符应用于它以生成新的可能状态 等等 ...
我多年前准备的教程是：
http://www.cs.rmit.edu.au/AI-Search/
它远不是关于状态空间搜索的权威性词汇，它只是那些全新概念的教育工具。
我首先决定你想如何代表游戏板状态， 然后实现运算符（例如，向上移动（空白），向下移动（空白）向下，...）。 通常，您将拥有一个数据结构来表示打开列表（即那些状态 发现但尚未探索（即与目标状态相比），另一个发现 封闭清单（即发现和探索并发现不是目标国家的那些状态）。 您使用起始状态对打开的列表进行播种，并重复执行“下一个”状态 从开放列表中进行探索，将运算符应用于它以生成新的可能状态 等等 ...
我多年前准备的教程是：
http://www.cs.rmit.edu.au/AI-Search/
它远不是关于状态空间搜索的权威性词汇，它只是那些全新概念的教育工具。
检查 http://olympiad.cs.uct.ac.za/presentations/camp1_2004/heuristics.pdf 它描述了解决这个问题的方法。
A *与Djikstra的算法非常相似，除了它包含启发式算法。你可能想读一下 维基 或阅读一般的单源最短路径算法。
很多基本的东西很重要但很明显。您需要代表电路板并创建一种方法来生成可能的下一个状态。
任何位置的基本分数显然是到达它的实际动作的最小数量。要使A *起作用，您需要一种启发式方法，可以帮助您选择可能的下一个状态的最佳选项。一个启发式可能是正确位置的件数。
您需要选择一种表示游戏状态的方法。 8-puzzle问题的状态可以用3x3网格，9元素整数数组，9元素字符数组，字符串或只是整数表示（436125780可以表示示例中的状态），空白单元格表示为0.仅使用整数将是最节省空间的并且支持非常有效的集合插入/成员资格检查（用于实现封闭集合）。但是，找到继承国将更加困难。使用9元素字符数组将使查找后继状态更容易。我建议你同时使用两者。使用char数组表示进行后继查找和使用闭集的整数表示。
然后，您需要选择一个启发式函数。对于8拼图，可以使用曼哈顿距离，这是一致的启发式算法并保证A *图搜索算法的最优性。
解决A *的问题需要找到一种方法来表示状态，生成状态的后继并选择启发式函数。算法的其余部分可以视为黑盒子。
我写了一篇关于A *搜索算法的文章，并提供了使用A *和曼哈顿距离作为启发式的N-puzzle问题的python实现： A *搜索解释和N-puzzle python实现