これは古典的な「15 パズル」 (またはより大きなバリエーション) について説明しています。 解決策は 30 個の数字の最初の配置に完全に依存するため、私が提供できる単一の解決策はありません。 これを解決するには、検索アルゴリズム (A*、幅優先検索、深さ優先検索など) を使用して、最適なスワップ シーケンスを見つける必要があります。 これらのアルゴリズムは、このサイズのパズルでは大量の計算を必要とします。
近道はありません。体系的に数値を正しい位置に移動する必要があります。 順列のパリティによっては、解けない配列もあります。
これを解決するプログラムで行う必要があることは次のとおりです。
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パズルを表現します: 30 個の数字を保持するデータ構造 (おそらく 2D 配列または 1D 配列) を作成します。
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目標状態を定義します: 正しく順序付けられた数値 (1、2、3...30) を表すデータ構造。
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検索アルゴリズムを実装します: 可能なスワップ シーケンスを探索するには、適切なアルゴリズム (効率性の点で A* が好まれることがよくあります) を選択します。 アルゴリズムはサイクルを回避するために訪問した州を追跡する必要があります。
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*ヒューリスティック関数 (A の場合):* A を使用する場合、特定の状態から目標状態までの距離を推定するヒューリスティック関数が必要です。 15 パズルの一般的なヒューリスティック (およびこの大型バージョンにも適用可能) は、マンハッタン距離 (各タイルのゴール位置からの距離の合計) です。
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スワップ関数: パズル表現内の 2 つの数字を交換する関数。
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終了条件: アルゴリズムは、目標状態が見つかると停止します。
これは複雑なプログラミング タスクであり、単純な応答をはるかに超えています。 これを実装するには、Python、C、Java などのプログラミング言語を使用する必要があります。 検索アルゴリズムを支援するライブラリは存在しますが、コアロジックを記述する必要があります。