九宫格移动算法实现
9宫格数字游戏

9宫格数字游戏导言9宫格数字游戏是一种简单而又有趣的益智游戏,通过移动数字方块来完成特定的任务。
这个游戏虽然简单,但要想在规定的步数内成功完成任务并不容易。
在这篇文档中,我们将介绍这个游戏的规则以及一些过关的技巧。
一、游戏规则9宫格数字游戏的目标是将一个乱序的9个数字方块,按照从小到大的顺序排列在一个3x3的方格中。
每个方块上有一个数字(从1到9)和一个空白格子。
游戏者通过移动数字方块将它们按正确的顺序排列。
游戏开始时,数字方块是随机排列的。
游戏者需要通过将空白格子与相邻的数字方块交换位置来移动方块。
移动的方式可以是上下左右四个方向。
比如,若空白格子在方块的左边,我们可以将空白格子与左侧的数字方块交换位置。
游戏进行的过程中,游戏者需要尽量减少移动步数,以便在规定的步数内完成任务。
当所有的数字方块按照正确顺序排列时,游戏即为成功完成。
二、过关技巧1. 观察数字方块的位置在游戏开始时,观察数字方块的位置是非常重要的。
通过观察,我们可以找到空白格子与相邻数字方块的交换路径。
这样,我们可以更加有效地移动数字方块,并尽量减少步数。
2. 分析数字方块的位置关系在游戏进行的过程中,分析数字方块的位置关系也是非常有用的技巧。
通过分析,我们可以找到数字方块的有序子集,然后集中精力处理那些无序的子集。
这样,我们可以更加有效地完成任务,并在规定步数内取得成功。
3. 制定移动路线在游戏中,制定移动路线也是非常有效的过关技巧。
通过事先规划好的路线,我们可以更加有序地移动数字方块,并尽量减少不必要的移动。
这样,我们可以更快地完成任务,并在规定步数内取得成功。
4. 不要盲目移动在游戏中,盲目移动数字方块是非常危险的。
这往往会导致数字方块的位置更加混乱,从而增加了完成任务的难度。
因此,在移动数字方块之前,最好先思考一下移动的结果,并确保这是一个有利的移动。
结论9宫格数字游戏是一款简单却富有挑战性的益智游戏。
它不仅能够锻炼我们的观察力和思维能力,还能够提高我们的逻辑思维和策略制定能力。
数字华容道九宫格技巧(一)
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数字华容道九宫格技巧(一)数字华容道九宫格技巧大揭秘介绍数字华容道是一种经典的益智游戏,通过移动数字块的位置来达到按照从小到大的顺序进行排列的目标。
这是一项需要耐心和策略的游戏,下面将分享一些常用的技巧,帮助您更好地解决数字华容道九宫格难题。
快速入门1.观察数字布局:在开始移动数字块之前,仔细观察数字的布局,并预估每个数字块能够达到的最终位置。
这有助于您制定更有效的策略。
2.找出空白块位置:在每一步移动之前,首先找到当前数字布局中的空白块位置。
这是决定下一步移动的关键。
3.选择数字块移动:根据目标要求(通常是按数字从小到大的顺序排列),选择合适的数字块进行移动。
尽量选择与空白块相邻的数字块,以减少移动的步骤与时间。
进阶技巧1. 分块法将九宫格块划分为三个互不相交的3×3小块,分别记为A、B、C。
通过分块法可以更好地解决难题。
•规则一:当目标数字位于同一小块内时,只需要在小块内移动即可,不会干扰其他小块的数字布局。
•规则二:当目标数字位于不同的小块内时,先通过交换空白块和目标数字所在小块内的数字,再通过不断移动空白块与目标数字在同一小块内。
2. 逆序数计算逆序数计算法是一种判断数字华容道是否有解和解题步数的有效方法:1.将目标数字布局与最终正确的数字布局进行比较,统计不同数字之间的逆序数。
2.根据逆序数的奇偶性判断是否有解。
若逆序数为偶数,则有解;若逆序数为奇数,则无解。
3.逆序数的计算可以通过遍历每个数字,统计其后有比它小的数字数量来实现。
3. 启发式搜索启发式搜索算法是一种智能化的解题方法,通过动态计算每个数字块到达目标位置的代价,选择代价最小的数字块进行移动。
•代价评估:根据目标要求,计算每个数字块与其目标位置之间的曼哈顿距离(横向距离+纵向距离),以此代价评估数字移动的优先级。
•优先级队列:使用优先级队列来存储待移动的数字块,每次选择代价最小的数字块进行移动。
队列的实现可以选择堆结构等。
9x9九宫格 算法
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9x9九宫格算法
9x9九宫格算法是指在一个9x9的数独问题中,通过逐行、逐列、逐宫填入数字,使得每一行、每一列、每一个3x3的宫都包含1至9的数字,且每个数字只能出现一次。
该算法的基本思路是通过逐个格子填入数字,根据已确定数字的格子推导出其他格子的数字,不断更新数字,直到填满整个九宫格。
具体的实现方式包括:
1. 在每个空格子处填入可能的数字,根据已确定数字的格子进行推导,不断更新可能的数字,直到只剩下唯一的数字可以填入。
2. 逐行、逐列、逐宫进行排除法,对于每个空格子,记录可能的数字,然后根据已经确定的数字进行排除,最后剩下唯一的数字即为该格子的数字。
3. 利用回溯算法,对于每个空格子,尝试填入可能的数字,然后递归到下一个空格子进行填数,如果填数失败则回退到上一个空格子,尝试其他可能的数字。
以上是9x9九宫格算法的基本思路和实现方式,通过合理的应用可以有效地解决数独问题。
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用A算法解决八数码问题

用A*算法解决八数码问题一、 题目:八数码问题也称为九宫问题。
在3×3的棋盘,有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。
棋盘上还有一个空格,与空格相邻的棋子可以移到空格中。
要解决的问题是:任意给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。
二、 问题的搜索形式描述状态:状态描述了8个棋子和空位在棋盘的9个方格上的分布。
初始状态:任何状态都可以被指定为初始状态。
操作符:用来产生4个行动(上下左右移动)。
目标测试:用来检测状态是否能匹配上图的目标布局。
路径费用函数:每一步的费用为1,因此整个路径的费用是路径中的步数。
现在任意给定一个初始状态,要求找到一种搜索策略,用尽可能少的步数得到上图的目标状态算法介绍三、 解决方案介绍1.A*算法的一般介绍A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。
对于几何路网来说,可以取两节点间欧几理德距离(直线距离)做为估价值,即()()()()()()**f g n sqrt dx nx dx nx dy ny dy ny =+--+--;这样估价函数f 在g 值一定的情况下,会或多或少的受估价值h 的制约,节点距目标点近,h 值小,f 值相对就小,能保证最短路的搜索向终点的方向进行。
明显优于盲目搜索策略。
A star算法在静态路网中的应用2.算法伪代码创建两个表,OPEN表保存所有已生成而未考察的节点,CLOSED表中记录已访问过的节点。
算起点的估价值,将起点放入OPEN表。
while(OPEN!=NULL){从OPEN表中取估价值f最小的节点n;if(n节点==目标节点){break;}for(当前节点n 的每个子节点X){算X的估价值;if(X in OPEN){if( X的估价值小于OPEN表的估价值 ){把n设置为X的父亲;更新OPEN表中的估价值; //取最小路径的估价值}}if(X inCLOSE){if( X的估价值小于CLOSE表的估价值 ){把n设置为X的父亲;更新CLOSE表中的估价值;把X节点放入OPEN //取最小路径的估价值}}if(X not inboth){把n设置为X的父亲;求X的估价值;并将X插入OPEN表中; //还没有排序}}//end for将n节点插入CLOSE表中;按照估价值将OPEN表中的节点排序; //实际上是比较OPEN表内节点f的大小,从最小路径的节点向下进行。
重排九宫格

重排九宫格问题一.问题描述在3*3的方格棋盘上放置分别标有数字1,2,3,4,5,6,7,8的8张牌,初始状态为s0,目标状态为sg,可使用的算符有空格左移,空格上移,空格右移和空格下移,即它们只允许把位于空格左,上,右,下边的牌移入空格。
要求寻找从初始状态到目的状态的路径。
二.算法描述(1)把初始节点S0放入OPEN表。
(2)如果OPEN表为空,则问题无解,退出。
(3)把OPEN表的第一个节点取出放入CLOSE表(记为节点n)。
(4)考察节点n是否为目标节点。
若是,则求得了问题的解,退出。
(5)若节点n不可扩展,则转第2步。
(6)扩展节点n,将其子节点放入OPEN表的尾部,并为每一个子节点都配置指向父节点的指针,然后转第2步。
三.实验结果四.实验结果分析应用广度优先搜索可得到如上图所示的从初始状态到目标状态的路径。
广度优先搜索盲目性较大,当目标节点距初始节点较远时将会产生许多无用节点,搜索效率低。
但只要问题有解,用广度优五.源代码#include <iostream>using namespace std;#include "classes.h"char element::ebegin[3][3] = {{2,8,3},{1,0,4},{7,6,5}};char element::dest[3][3] = {{1,2,3},{8,0,4},{7,6,5}};double element::k = 1; // if you change the k val, you may get different result.int main() {list<element> open, close; // these are two list that holds the tree node.element ebegin(element::ebegin);mygraph G(&ebegin);// step 1open.pushtop(&ebegin);//G.add(&ebegin);--> the construction function did it very well.while(1){// step 2if (open.getnum() == 0) {cout<<"This question has no solution."<<endl;break;}/*if (close.getnum()>362880){cout<< "out of bound error"<<endl;break;}*/// step 3element * n;close.pushend(n = open.pop());// step 4if (element::reach(n)){cout<<"solution got:";G.drawtree(n);cout<<"Total steps:"<<n->layer<<endl;break;}//step 5element * M[4];// extend the nodeM[0] = n->goup();M[1] = n->godown();M[2] = n->goleft();M[3] = n->goright();int i;for (i = 0; i < 4 ; i++) {if (M[i] == NULL) continue;if (!G.exist(M[i])){// aG.add(M[i],n);//M[i]->draw();if (!open.exist(M[i]) && !close.exist(M[i]))open.pushbyforder(M[i]);}else{// b & cG.changeparent(M[i], n);}}// 7 order has beeen down in inserting.// 8 when we reached here, we will go to the front.}system("pause");return 0;}classes.hstruct point {int x;point (int px, int py){x = px; y = py;}};class element {public:char m[3][3];static char dest[3][3];static char ebegin[3][3];int layer;static double k;int f_val;element(char s[3][3], int l = 0) {layer = l + 1;for (int i = 0; i < 3 ; i++) {for(int j = 0; j < 3; j++) {m[i][j] = s[i][j];}}this->f();}point getpos(){for (int i = 0; i < 3 ; i++) {for(int j = 0; j < 3; j++) {if (m[i][j] == 0)return point(i, j);}}system("echo unable &pause");}int f(){int g = 0;for(int i = 0; i < 3; i++) {for (int j = 0; j < 3; j++) {if (m[i][j] == dest[i][j]) {g += 0;} else {g += 1;}}}f_val = (int)(layer + k * g);return f_val;}point p = this->getpos();if (p.x > 0){element* pnew = new element(m, layer);pnew->m[p.x][p.y] = pnew->m[p.x - 1][p.y];pnew->m[p.x - 1][p.y] = 0;return pnew;}return NULL;}element * godown(){point p = this->getpos();if (p.x < 2){element* pnew = new element(m, layer);pnew->m[p.x][p.y] = pnew->m[p.x + 1][p.y];pnew->m[p.x + 1][p.y] = 0;return pnew;}return NULL;}element * goleft(){point p = this->getpos();if (p.y > 0){element* pnew = new element(m, layer);pnew->m[p.x][p.y] = pnew->m[p.x][p.y - 1];pnew->m[p.x][p.y - 1] = 0;return pnew;}return NULL;}element * goright(){point p = this->getpos();if (p.y < 2){element* pnew = new element(m, layer);pnew->m[p.x][p.y] = pnew->m[p.x][p.y + 1];pnew->m[p.x][p.y + 1] = 0;return pnew;}return NULL;}static bool reach(element * p){for(int i = 0; i < 3; i++) {for(int j = 0; j < 3; j++) {if (p->m[i][j] != dest[i][j])return false;}return true;}void draw(){cout<<endl;for (int i = 0; i < 3 ; i++) {cout<<'|';for(int j = 0; j < 3; j++) {cout<<(int)m[i][j]<<' ';}cout<<'|'<<endl;}}bool equals(const element *p){for(int i = 0; i < 3; i++) {for(int j = 0; j < 3; j++) {if (p->m[i][j] != this->m[i][j])return false;}}return true;}};template <class T>class list{struct node {T * ptr;node * next;};node * base; // stack base pointernode * top; // stack top pointerint m_num;public:list(){m_num = 0; base = top = NULL;}bool pushtop(T * tp) {if (base == NULL) {base = top = (node *)malloc(sizeof(node));base->next = NULL;} else {node * tmp;tmp = (node *)malloc(sizeof(node));tmp->next = top;m_num++;return true;}bool pushbyforder(T* tp){if (base == NULL) {base = top = (node *)malloc(sizeof(node));base->next = NULL;top->ptr = tp;} else {node * tmp, *find = top;tmp = (node *)malloc(sizeof(node));tmp->ptr = tp;while (find != NULL) {if (tmp->ptr->f_val < find->ptr->f_val) {tmp->next = find->next;find->next = tmp;if (find == top) {top = tmp;}break;}find = find->next;}if (find == NULL){base->next = tmp;tmp->next = NULL;base = tmp;}}m_num++;return true;}bool pushend(T * p) {if (base == NULL) {base = top = (node *)malloc(sizeof(node));base->next = NULL;} else {node * tmp;tmp = (node *)malloc(sizeof(node));base->next = tmp;tmp->next = NULL;m_num++;return true;}T * pop() {if (m_num == 0) {return NULL;} else {T * tmp;node * tobedel = top;tmp = top->ptr;top = top->next;if (top == NULL) {base = NULL;}delete tobedel;m_num--;return tmp;}}int getnum(){return m_num;}T * operator[] (int index){node *tmp = top;while (index > 0) index--,(tmp = tmp->next);return tmp->ptr;}bool exist(T *p){node * tmp = top;while (NULL != tmp) {if (tmp->ptr->equals(p))return true;tmp = tmp->next;}return false;}};class mygraph{//struct gnode{element * ptr;//list<gnode> child; this item is no longer needed- -, by my design };gnode root;gnode ** gnodelist; 。
人工智能九宫格重移——搜索的实验报告
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人工智能九宫格重移——搜索1.问题描述:八数码问题也称为九宫问题。
在3×3的棋盘,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。
棋盘上还有一个空格,与空格相邻的棋子可以移到空格中。
要求解决的问题是:给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。
所谓问题的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。
棋子移动后,状态就会发生改变。
解八数码问题实际上就是找出从初始状态到达目标状态所经过的一系列中间过渡状态。
2.九宫重移有无答案检查(逆序数)我们把每个9宫格横向展开,如第一个123456789,我们把左边数大于右边数的组数称为这个九宫格的逆序数,显然123456789的逆序数为0;考虑横向平移,那么逆序数的增量为2或0或-2;纵向平移,逆序数的增量为4或0或-4;但147258369的逆序数为奇数。
所以147258369是无解的情况。
由此也可以类推当将9宫格展开后,如果数据序列的逆序数为奇数,则此数据序列对应的九宫格是无解的。
3.BFS算法队列: Queue open = new Queue();存放待扩展的节点List: List<Bfstr> closed = new List<Bfstr>();存放已被扩展过的节点ArrayList map = new ArrayList();//存放答案HashTale: Hashtable table = new Hashtable();构造哈希表以方便查找3.1.BFS算法介绍广度优先搜索算法BFS基本思想:从图中某顶点v出发,逐层对节点进行拓展,并考察是否为目标节点,在第n层节点没有全部扩展并考察前,不对第n+1层节点进行扩展。
对九宫重排问题,即构造广度优先搜索树,从初始状态,利用广度优先搜索算法逐步找到目标状态的节点。
3.2.状态空间表示状态空间用一维数组表示,每个节点存放在Bfstr结构体中的字符now中,从第一行开始从左往右给九宫格标号0……8,字符串now元素下标代表格子位置,而now数组中对应数组的值代表九宫格中存放的数码,用数值9代表空格。
人工智能A算法九宫格
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平码三中三9宫算法
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平码三中三9宫算法
9宫算法是一种以九宫格形式进行抽码,及进行投注选号的算法。
它使用九宫格排列3个号码,一种名为“平码三中三”的投注方案就是使用这种技术进行码抽选。
九宫格算法的基本步骤如下:
1、首先,从1到9不重复的号码中,随机抽取3个号码,排列在一个3x3的九宫格中;
2、选取中奖号码,若号码与九宫格中排列的号码一致,则视为中奖。
3、此外,还存在术语“前码”和“后码”,即在サーケ面向时,竖排的第一行则为“前码”,而竖排的最后一行则为“后码”。
4、九宫格算法并不仅限于三中三号码抽码,它也可以用在一个九宫格中排列4个号码,这时就可以使用术语“前中码”和“后中码”等,以此类推。
九宫格算法是一种简单可信的算法,有了它,能更方便、安全地抽取码,提高中奖率,使得彩民更容易获得奖金。
九宫格难度系数6的解
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九宫格难度系数6解析1. 介绍九宫格游戏九宫格游戏是一种经典的益智游戏,它由一个3x3的方格组成,每个方格内填有1到9的数字。
玩家需要通过移动数字的位置,将数字按照从小到大的顺序排列,最终使得方格中的数字顺序为1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9。
2. 难度系数6的解析九宫格游戏的难度系数是根据游戏中数字的初始排列而确定的。
难度系数6表示初始排列较为复杂,需要较多的步骤才能完成游戏。
在九宫格难度系数6的解析中,我们将介绍一种有效的算法,用于解决这个难度级别的游戏。
3. 解题算法九宫格游戏的解题算法通常使用深度优先搜索(DFS)算法。
以下是我们将要使用的算法步骤:1.创建一个空的搜索队列,并将初始状态(初始数字排列)加入队列中。
2.创建一个空的已访问状态集合,用于记录已经搜索过的状态,避免重复搜索。
3.当搜索队列不为空时,执行以下步骤:–从搜索队列中取出一个状态。
–检查该状态是否为目标状态(数字排列为1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)。
–如果是目标状态,则搜索结束,返回解答路径。
–如果不是目标状态,则生成该状态的所有可能的下一步状态,并将未访问过的状态加入搜索队列中。
–将当前状态加入已访问状态集合中。
4.如果搜索队列为空而且未找到目标状态,则说明无解。
4. 实现和示例下面是一个使用Python语言实现九宫格难度系数6解析的示例代码:class PuzzleSolver:def __init__(self, initial_state):self.initial_state = initial_stateself.visited = set()def solve(self):queue = [(self.initial_state, [])]while queue:state, path = queue.pop(0)self.visited.add(state)if self.is_goal_state(state):return pathnext_states = self.generate_next_states(state)for next_state in next_states:if next_state not in self.visited:queue.append((next_state, path + [next_state])) return Nonedef is_goal_state(self, state):return state == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]def generate_next_states(self, state):next_states = []zero_index = state.index(0)if zero_index % 3 > 0:next_state = state[:]next_state[zero_index], next_state[zero_index - 1] = next_state[ze ro_index - 1], next_state[zero_index]next_states.append(next_state)if zero_index % 3 < 2:next_state = state[:]next_state[zero_index], next_state[zero_index + 1] = next_state[ze ro_index + 1], next_state[zero_index]next_states.append(next_state)if zero_index // 3 > 0:next_state = state[:]next_state[zero_index], next_state[zero_index - 3] = next_state[ze ro_index - 3], next_state[zero_index]next_states.append(next_state)if zero_index // 3 < 2:next_state = state[:]next_state[zero_index], next_state[zero_index + 3] = next_state[ze ro_index + 3], next_state[zero_index]next_states.append(next_state)return next_states# 使用示例initial_state = [2, 8, 3, 1, 6, 4, 7, 0, 5]solver = PuzzleSolver(initial_state)solution = solver.solve()print(solution)在上面的示例代码中,我们创建了一个名为PuzzleSolver的类,其中包含了解题算法的实现。
解9宫格最简单的方法

解9宫格最简单的方法解9宫格是一种经典的数学游戏,通过移动数字的位置,最终将乱序的数字排列成有序的形式。
虽然有多种解法可供选择,但是以下是最简单的方法之一。
首先,我们需要了解9宫格的规则和目标。
9宫格是由3行3列的方格组成,每个方格中都有一个数字,从1到8,另外一个方格是空的。
目标是通过交换数字的位置,使得所有数字按照从左到右、从上到下的顺序排列,最后一个方格是空的。
解决9宫格的最简单方法是使用BFS(广度优先搜索)算法。
BFS算法的基本思想是从起始状态开始,通过一层一层的扩展,直到找到目标状态。
在解决9宫格问题时,我们可以将每个数字的位置和空方格的位置作为状态,使用BFS算法来搜索得到最优解。
下面是解决9宫格的简单步骤:1.初始化初始状态和目标状态。
初始状态是乱序的9宫格,目标状态是有序的9宫格。
2.创建一个队列,并将初始状态加入队列。
3.创建一个集合,用于存储已经访问过的状态,避免重复计算。
4.进入循环,直到队列为空或者找到目标状态:a. 从队列中取出一个状态,并将其标记为已访问。
b. 判断当前状态是否为目标状态,如果是,则跳出循环。
c. 否则,扩展当前状态,生成所有可能的下一步状态,即交换数字和空方格的位置。
d. 对于每个未访问过的下一步状态,将其加入队列,并将其标记为已访问。
5.如果找到目标状态,从目标状态开始,依次回溯每一步的状态,直到回到初始状态,记录每一步的操作。
6.输出记录的操作序列,即为解决9宫格的最简单方法。
通过以上步骤,我们可以得到解决9宫格的最简单方法。
当然,这只是其中一种方法,还有其他复杂的算法可以解决9宫格问题。
但是,对于初学者来说,使用BFS算法是一种简单而有效的方法,可以帮助他们理解和掌握问题的求解过程。
九宫推算年,月,日的方法

九宫推算年,月,日的方法摘要:一、九宫简介二、九宫推算年、月、日的原理三、九宫推算年、月、日的具体方法四、九宫推算在日常生活中的应用五、总结与展望正文:一、九宫简介九宫,又称九宫格、九宫算,起源于中国古代,是一种古老的数学算法。
它不仅具有丰富的文化底蕴,而且具有实用性。
九宫推算涉及年、月、日三个要素,可以帮助我们更好地了解和把握时间。
二、九宫推算年、月、日的原理九宫推算年的方法是根据天干地支纪年法,将年份转换为九宫中的一个数字。
九宫推算月的方法是根据农历月份与地支的关系,将月份转换为九宫中的一个数字。
九宫推算日的方法是根据干支纪日法,将日期转换为九宫中的一个数字。
三、九宫推算年、月、日的具体方法1.九宫算年法:首先,根据公元年份的天干地支,确定年份的九宫数字。
例如,2022年是壬寅年,壬属于北方,寅属于木,所以2022年的九宫数字为1。
2.九宫算月法:首先,根据农历月份的地支,确定月份的九宫数字。
例如,农历正月对应寅,寅属于木,所以一月的九宫数字为3。
3.九宫算日法:首先,根据干支纪日法找出日子的天干地支,然后根据五行归属确定九宫数字。
例如,甲寅日,甲属于木,寅也属于木,所以甲寅日的九宫数字为3。
四、九宫推算在日常生活中的应用九宫推算在古代主要用于预测天气、农作物生长、战争胜负等。
现代生活中,九宫推算的应用范围更加广泛,如投资、择业、交友等。
通过九宫推算,我们可以更好地把握时机,提高生活品质。
五、总结与展望九宫推算年、月、日是一种古老的算法,它承载着中华五千年的文化底蕴。
在现代社会,九宫推算依然具有很高的实用价值。
学会九宫推算,不仅可以增加我们的知识储备,还可以帮助我们更好地应对生活中的种种挑战。
九宫推算法及口诀
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九宫推算法是一种古老的数学算术方法,用于计算乘法。
下面是九宫推算法的口诀:
1.首先,将一个乘法算式的两个乘数分别填入九宫格的左上角和右下角。
2.按照以下步骤填写九宫格中的数字:
•将左上角的数字逐位向右移动,将右下角的数字逐位向左移动。
•对角线上的数字相乘并填入对应的格子中。
•向内侧对角线上的数字相加,并填入横向或纵向的格子中。
3.最后,将九宫格中各个格子内的数字相加,就得到了最终的乘积结果。
以口诀的方式来记忆九宫推算法的步骤:"左顶右尖,右顶左尖,尖尖相乘填中间,顶顶相加填四周"。
九宫格拼图
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这个方法是小时候玩游戏的时候拼好的不知道对不对
九宫格拼图
对于九宫格拼图,我使用的方法是垒层法,就是一层一层的完成拼图,下面可以看一下我所使用的技巧
第一步,将所需要的1 ,2,3 (第一层),往上移,可以先固
定好一个数字。
如下
接下来就是完成第一层的后面俩个数字。
将占有2的位置上的数字移动。
将6向下移动,然后5移动到6的位置上,8移动到5的位置上,这样就可以把2移动到8的位置上
接下来的方法就是确定一层,然后保持这一层中数字的存在顺序进行移动,如上,已经确定好了1,2的位置,就确定好1,2位
置的同时将3移动到2后面
做法:将1,2绑定。
3- > 右,1->下, 2 -> 左
3 ->上(这样就完成了1,2,3的位置绑定,即在同一地方运动)如下
接下来就是将1,2,3的位置固定
5左,8下,3 右,2右1 上这样就固定好了1,2,3的位置,也就完成了第一层的顺序实现
接下来就是第二层,方法和第一层一样
5左,7左,6 上,8右,7下,5右,4上,7左,8 左这样就完成了九宫格图片。
java 九宫格算法
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java 九宫格算法Java 九宫格算法九宫格算法是一种常见的算法,用于生成一个九宫格矩阵。
在Java 中,我们可以使用嵌套循环和数组来实现这个算法。
下面我将详细介绍这个算法的实现过程。
我们需要定义一个二维数组来表示九宫格矩阵。
九宫格矩阵是一个3x3的矩阵,所以我们可以使用一个3x3的二维数组来表示。
在Java中,我们可以这样定义一个二维数组:int[][] grid = new int[3][3];接下来,我们需要使用嵌套循环来遍历这个二维数组,并为每个元素赋值。
在九宫格中,每个格子都有一个唯一的编号,我们可以使用一个变量来表示这个编号。
在遍历二维数组的过程中,我们可以使用一个计数器来递增这个编号。
代码如下:int count = 1;for (int i = 0; i < 3; i++) {for (int j = 0; j < 3; j++) {grid[i][j] = count;count++;}}这样,我们就可以生成一个带有编号的九宫格矩阵了。
接下来,我们可以使用嵌套循环再次遍历这个二维数组,并将每个元素打印出来。
代码如下:for (int i = 0; i < 3; i++) {for (int j = 0; j < 3; j++) {System.out.print(grid[i][j] + " ");}System.out.println();}运行以上代码,我们将得到一个如下所示的九宫格矩阵:1 2 34 5 67 8 9这就是使用Java编写九宫格算法的基本过程。
当然,我们还可以对这个算法进行一些扩展。
例如,我们可以根据用户的输入来生成不同规模的九宫格矩阵。
具体做法是使用一个变量来表示九宫格的大小,然后将这个变量作为数组的维度来定义二维数组。
接下来,我们可以使用嵌套循环遍历这个二维数组,并根据九宫格的大小来为每个元素赋值。
最后,我们可以将生成的九宫格矩阵打印出来。
九宫格算法(C语言版)
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九宫格算法(C语⾔版)#include <iostream>#include<time.h>static int pu[9][9]={{0,0,0,7,2,8,0,0,0},{0,9,0,0,5,1,6,0,0},{0,0,0,0,6,0,0,8,2},{3,0,0,8,0,2,7,0,4},{1,7,4,0,3,0,0,2,0},{2,8,0,5,0,0,0,3,0},{0,1,0,3,0,0,2,0,0},{0,0,7,0,4,6,0,0,5},{0,0,6,1,0,0,0,4,9} };int isvalid(const int i, const int j)//验证函数当期i,j坐标是否符合游戏规则,不重复{const int n = pu[i][j];const static int query[] = {0, 0, 0, 3, 3, 3, 6, 6, 6};int t, u;for (t = 0; t < 9; t++)if (t != i && pu[t][j] == n || t != j && pu[i][t] == n)//0-9的数字,每⾏每列都不能重复return0;for (t = query[i]; t < query[i] + 3; t++) //9个宫的3×3⾥也不能重复for (u = query[j]; u < query[j] + 3; u++)if ((t != i || u != j) && pu[t][u] == n)return0;return1;}void output(void)//输⼊函数{static int n;cout << "Solution " << ++n << ":" <<endl;for (int i = 0; i < 9; i++) {for (int j = 0; j < 9; j++)cout<< pu[i][j] << " ";cout << endl;}cout << endl;}void Try(const int n)//核⼼函数,回溯算法{if (n == 81) {//是否已经是最后⼀个格⼦output();return;}const int i = n / 9, j = n % 9;if (pu[i][j] != 0) {//如果当前格⼦不需要填数字,就跳到下⼀个格⼦Try(n + 1);return;}for (int k = 0; k < 9; k++) {pu[i][j]++;//当前格⼦进⾏尝试所有解if (isvalid(i, j))Try(n + 1);//验证通过,就继续下⼀个}pu[i][j] = 0; //如果上⾯的单元⽆解,就回溯}int main(void){long start=clock();Try(0);long end=clock();cout<<"计算⼀共花了"<<(double)(end-start)<<"毫秒"<<endl;return0;}。
九宫换位算法

九宫换位算法全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:九宫换位算法是一种经典的图像处理算法,也被称为九宫格变换算法或九宫格滤镜算法。
这种算法通常用于对图像进行模糊处理或特效处理,通过改变图像中每个区域的像素值来达到不同的效果。
在本文中,我将介绍九宫换位算法的原理和实现方法,以及一些常见的应用场景。
九宫换位算法的原理很简单,它基于一个矩阵来实现像素值的变换。
这个矩阵通常是一个3x3的矩阵,也就是九宫格。
对于每个像素点,都会基于其周围的像素点来计算新的像素值。
具体的计算方式可以根据不同的需求来确定,比如可以取周围像素点的平均值或加权平均值。
实现九宫换位算法的关键步骤包括:确定九宫格矩阵、在图像上滑动九宫格、计算新的像素值并替换原像素值。
这些步骤需要通过编程语言来实现,通常会使用像Python或者Java这样的语言来实现。
九宫换位算法有很多不同的应用场景,其中最常见的是图像处理。
通过改变九宫格的矩阵值和像素值的计算方式,可以实现一些常见的图像处理效果,比如模糊、锐化、边缘检测等。
这些效果在图像处理软件中经常会用到,也为图像的美化和增强提供了非常方便的工具。
九宫换位算法还可以应用于其他领域,比如信号处理、音频处理等。
在这些领域中,九宫格矩阵的设置和像素值的处理方式可能会有所不同,但基本的原理是相似的。
通过九宫换位算法,可以实现诸如滤波、降噪、信号增强等功能,从而提高信号的质量和清晰度。
九宫换位算法是一种非常有用的图像处理算法,通过改变像素值来实现不同的效果。
它的原理简单,实现也比较容易,因此在各种领域中都有着广泛的应用。
希望通过本文的介绍,读者对九宫换位算法有更深入的了解,从而可以更好地应用于实际的工作和生活中。
第二篇示例:九宫换位算法,又称九宫格滑块拼图算法,是一种经典的拼图游戏算法。
该算法的目标是通过移动九个数字方块,将它们按照从小到大的顺序排列在一个3x3的九宫格中。
这个游戏看似简单,但实际上需要一定的逻辑思维和策略规划。
九宫格算法课程题目
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算法实现题 5-26 , 实验指导书P197
21n -谜问题
问题描述:
重排九宫是一个古老的担任智力游戏。
据说重排九宫起源于我国古时由三国演义故事“关羽义释曹操”而设计的智力玩具“华容道”,后来流传到欧洲,将人物变成数字。
原始的重排九宫问题是这样的:将数字1~8按照任意次序排列在33⨯的方格阵列中,留下一个空格。
与空格相邻的数字,允许从上、下、左、右4个方向移动到空格中。
游戏的最终目标是通过合法移动,将数字1~8按行排
好序,如图1所示。
在一般情况下,21n -谜问题是将数字2
1~1n -按照任意次
序排在n n ⨯的方格阵列中,留下一个空格。
允许与空格相邻的数字从上、下、左、右4个方向移动到空格中。
游戏的最终目标是通过合法移动,将初始状态变
换到目标状态。
21n -谜问题的目标状态是将数字2
1~1n -按从小到大的次序排
列,最后一个位置为空格。
算法设计:
对于给定的n n ⨯方格阵列中数字21~1n -初始排列,计算将初始排列通过合法移动变换为目标状态最少移动次数。
数据输入:
由文件input.txt 给出输入数据。
文件的第一行有1个正整数n 。
以下的n 行是n n
⨯方格阵列中的数字2
1~1n -的初始排列,每行有n 个数字表示该行方格中的数
字,0表示空格。
结果输出:
将计算出的最少移动次数和相应的移动序列输出到文件output.txt。
第一行是最少移动次数。
从第二行开始依次输出移动序列。
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用.Net实现九宫格移动算法说明:在3*3的格子里,假设一个格子为空(在程序里是用0代表),其他格子可以移动到这个格子上,有多少种可能?答案是9的阶乘除以2=181440种,以下为程序实现,输出到d:\GridNine.txt文件中。
程序共两个类Program和Mygrid。
以下为代码:Program:--------------------------------------------------------------------------------------------using System;using System.Collections.Generic;using System.Windows.Forms;using System.IO;namespace WindowsApplication1{static class Program{static int gen = 0;///<summary>///应用程序的主入口点。
///</summary>[STAThread]static void Main(){//Application.EnableVisualStyles();//Application.SetCompatibleTextRenderingDefault(false);//Application.Run(new Form1());List<Mygrid> list = new List<Mygrid>();Mygrid iniGrid = new Mygrid('1', '2', '3', '4', '0', '5', '6', '7', '8');list.Add(iniGrid);iniGrid.Genaration = gen;gen = gen + 1;//以初始集合开始衍生ComputeAll(null,list);Console.WriteLine(list.Count);string[] output = new string[list.Count];for (int i = 0; i < list.Count; i++){Mygrid single = list[i];output[i] = single.GridToStringAll();}string context = string.Join(@"", output);using (StreamWriter savefile = new StreamWriter(@"d:\GridNine.txt")){savefile.WriteLine(context);savefile.Close();}MessageBox.Show(@"移动步骤保存成功!文件为:d:\GridNine.txt");}///<summary>//////</summary>///<param name="addList">新加入</param>///<param name="list">全部包含新加入</param>static void ComputeAll(List<Mygrid> addList,List<Mygrid> list){List<Mygrid> newList;if (addList == null){//计算当前list中变换得来的全部newList = GetAllNew(list);}else{newList = GetAllNew(addList);}//比较变换的是否存在于list中,更新list,如果list被更新,返回true,否则返回false//获得新放入的listList<Mygrid> resutl = IsUpdate(list, newList);//循环调用if (resutl.Count !=0){ComputeAll(resutl,list);}}static List<Mygrid> GetAllNew(List<Mygrid> list){//新建一个list,循环放变换之后的,去掉重复的List<Mygrid> newList = new List<Mygrid>();foreach (Mygrid grid in list){List<Mygrid> changeList = grid.Change(grid);addChangeList(newList, changeList);}return newList;}private static void addChangeList(List<Mygrid> newList, List<Mygrid> changeList) {foreach (Mygrid change in changeList){bool flag = false;List<Mygrid> tmp = new List<Mygrid>();foreach (Mygrid newSingel in newList){if (pareGrid(change)){flag = true;break;}}if (!flag){newList.Add(change);}}}private static List<Mygrid> IsUpdate(List<Mygrid> list, List<Mygrid> newList){List<Mygrid> result = new List<Mygrid>();foreach (Mygrid change in newList){bool flag = false;foreach (Mygrid oldSingle in list){if (pareGrid(change)){flag = true;break;}}if (!flag){result.Add(change);}}//统一放入foreach (Mygrid tmpSingel in result){tmpSingel.Genaration = gen;list.Add(tmpSingel);}gen = gen + 1;return result;}//合并两个集合,返回一个新的集合private static List<Mygrid> ComList(List<Mygrid> oldlist, List<Mygrid> newList){List<Mygrid> result = new List<Mygrid>();foreach (Mygrid tmp in oldlist){result.Add(tmp);}foreach (Mygrid tmp in newList){result.Add(tmp);}return result;}}}Mygrid:-------------------------------------------------------------------------------------------- using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace WindowsApplication1{class Mygrid{private char grid1;private char grid2;private char grid3;private char grid4;private char grid5;private char grid6;private char grid7;private char grid8;private char grid9;private int genaration;public int Genaration{get { return genaration; }set { genaration = value; }}public Mygrid(){grid1 = ' ';grid2 = ' ';grid3 = ' ';grid4 = ' ';grid5 = ' ';grid6 = ' ';grid7 = ' ';grid8 = ' ';grid9 = ' ';}public Mygrid(char grid1, char grid2, char grid3, char grid4, char grid5, char grid6, char grid7, char grid8, char grid9){this.grid1 = grid1;this.grid2 = grid2;this.grid3 = grid3;this.grid4 = grid4;this.grid5 = grid5;this.grid6 = grid6;this.grid7 = grid7;this.grid8 = grid8;this.grid9 = grid9;}//传入old获得新的public List<Mygrid> Change(Mygrid old){List<Mygrid> changeList = new List<Mygrid>();int zeroGrid=WhereZeroIs(old);switch (zeroGrid){case 1:changeList.Add(newMygrid(old.grid2,old.grid1,old.grid3,old.grid4,old.grid5,old.grid6,old.grid7,old.grid8,old.g rid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid4, old.grid2, old.grid3, old.grid1,old.grid5, old.grid6, old.grid7, old.grid8, old.grid9));return changeList;case 2:changeList.Add(new Mygrid(old.grid2, old.grid1, old.grid3, old.grid4,old.grid5, old.grid6, old.grid7, old.grid8, old.grid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid3, old.grid2, old.grid4,old.grid5, old.grid6, old.grid7, old.grid8, old.grid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid5, old.grid3, old.grid4,old.grid2, old.grid6, old.grid7, old.grid8, old.grid9));return changeList;case 3:changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid3, old.grid2, old.grid4,old.grid5, old.grid6, old.grid7, old.grid8, old.grid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid6, old.grid4,old.grid5, old.grid3, old.grid7, old.grid8, old.grid9));return changeList;case 4:changeList.Add(new Mygrid(old.grid4, old.grid2, old.grid3, old.grid1,old.grid5, old.grid6, old.grid7, old.grid8, old.grid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid5,old.grid4, old.grid6, old.grid7, old.grid8, old.grid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid7,old.grid5, old.grid6, old.grid4, old.grid8, old.grid9));return changeList;case 5:changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid5, old.grid3, old.grid4,old.grid2, old.grid6, old.grid7, old.grid8, old.grid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid5,old.grid4, old.grid6, old.grid7, old.grid8, old.grid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid4,old.grid6, old.grid5, old.grid7, old.grid8, old.grid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid4,old.grid8, old.grid6, old.grid7, old.grid5, old.grid9));return changeList;case 6:changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid6, old.grid4,old.grid5, old.grid3, old.grid7, old.grid8, old.grid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid4, old.grid6, old.grid5, old.grid7, old.grid8, old.grid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid4, old.grid5, old.grid9, old.grid7, old.grid8, old.grid6));return changeList;case 7:changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid7, old.grid5, old.grid6, old.grid4, old.grid8, old.grid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid4, old.grid5, old.grid6, old.grid8, old.grid7, old.grid9));return changeList;case 8:changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid4, old.grid8, old.grid6, old.grid7, old.grid5, old.grid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid4, old.grid5, old.grid6, old.grid8, old.grid7, old.grid9));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid4, old.grid5, old.grid6, old.grid7, old.grid9, old.grid8));return changeList;case 9:changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid4, old.grid5, old.grid9, old.grid7, old.grid8, old.grid6));changeList.Add(new Mygrid(old.grid1, old.grid2, old.grid3, old.grid4, old.grid5, old.grid6, old.grid7, old.grid9, old.grid8));return changeList;}return changeList;}public bool CompareGrid(Mygrid old){if (this.GridToString().Equals(old.GridToString())) return true;return false;}private int WhereZeroIs(Mygrid old){if (old.grid1 == '0') return 1;if (old.grid2 == '0') return 2;if (old.grid3 == '0') return 3;if (old.grid4 == '0') return 4;if (old.grid5 == '0') return 5;if (old.grid6 == '0') return 6;if (old.grid7 == '0') return 7;if (old.grid8 == '0') return 8;return 9;}string GridToString(){StringBuilder res = new StringBuilder();res.Append(grid1).Append(grid2).Append(grid3).Append(grid4).Append(grid5).Append(grid6).Appe nd(grid7).Append(grid8).Append(grid9);return res.ToString();}public string GridToStringAll(){StringBuilder res = new StringBuilder();res.Append(grid1).Append(grid2).Append(grid3).Append(grid4).Append(grid5).Append(grid6).Appe nd(grid7).Append(grid8).Append(grid9).Append(' ').Append(genaration.ToString ());return res.ToString();}}}。