迷宫问题 火车车厢重排问题 实验报告材料

迷宫问题实验报告迷宫问题实验报告引言：迷宫问题一直以来都是计算机科学领域中的研究热点之一。

迷宫是一个具有复杂结构的空间，其中包含了许多死胡同和通道，人们需要找到一条从起点到终点的最短路径。

在这个实验中，我们将通过使用不同的算法和技术来解决迷宫问题，并探讨它们的优缺点。

实验方法：我们首先建立一个虚拟的迷宫模型，使用二维数组来表示。

迷宫包含了墙壁、通道和起点终点。

我们通过设置不同的迷宫大小、起点和终点位置以及障碍物的分布来模拟不同的情况。

1. 广度优先搜索算法：广度优先搜索算法是一种常用的解决迷宫问题的算法。

它从起点开始，逐层地向外扩展搜索，直到找到终点或者遍历完所有的可达点。

在实验中，我们发现广度优先搜索算法能够找到一条最短路径，但是当迷宫规模较大时，算法的时间复杂度会急剧增加，导致搜索时间过长。

2. 深度优先搜索算法：深度优先搜索算法是另一种常用的解决迷宫问题的算法。

它从起点开始，沿着一个方向一直搜索到无法继续前进为止，然后回溯到上一个节点，选择另一个方向进行搜索。

在实验中，我们发现深度优先搜索算法能够快速找到一条路径，但是由于它的搜索策略是“深入优先”，因此无法保证找到的路径是最短路径。

3. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，它综合了广度优先搜索和深度优先搜索的优点。

在实验中，我们将每个节点的代价定义为从起点到该节点的实际代价和从该节点到终点的预估代价之和。

A*算法通过优先选择代价最小的节点进行搜索，以期望找到一条最短路径。

实验结果表明，A*算法在大多数情况下能够找到最短路径，并且相对于广度优先搜索算法，它的搜索时间更短。

4. 遗传算法：除了传统的搜索算法外，我们还尝试了一种基于进化思想的遗传算法来解决迷宫问题。

遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。

在实验中，我们将迷宫路径编码为一个个体，并使用适应度函数来评估每个个体的优劣。

经过多次迭代，遗传算法能够找到一条较优的路径，但是由于算法本身的复杂性，搜索时间较长。

一、实验目的1. 熟悉迷宫问题的基本概念和解决方法。

2. 掌握一种或多种迷宫求解算法。

3. 通过编程实践，提高算法设计和编程能力。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发工具：PyCharm三、实验内容迷宫问题是指在一个二维网格中，给定起点和终点，求解从起点到终点的路径。

本实验采用深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种算法进行迷宫求解。

1. 深度优先搜索（DFS）（1）算法原理：DFS算法是一种非确定性算法，其基本思想是沿着一个分支一直走到底，直到无法继续为止，然后回溯到上一个节点，再选择另一个分支继续走。

（2）算法步骤：a. 初始化迷宫，将起点设置为当前节点，将终点设置为目标节点。

b. 创建一个栈，将起点入栈。

c. 当栈不为空时，执行以下操作：a. 弹出栈顶元素，将其标记为已访问。

b. 判断是否为终点，如果是，则输出路径并结束算法。

c. 获取当前节点的上下左右邻居节点，如果邻居节点未被访问，则将其入栈。

d. 当栈为空时，算法结束。

（3）代码实现：```pythondef dfs(maze, start, end):stack = [start]visited = set()path = []while stack:node = stack.pop()if node == end:return path + [node]visited.add(node)for neighbor in get_neighbors(maze, node): if neighbor not in visited:stack.append(neighbor)path.append(node)return Nonedef get_neighbors(maze, node):x, y = nodeneighbors = []if x > 0 and maze[x-1][y] == 0:neighbors.append((x-1, y))if y > 0 and maze[x][y-1] == 0:neighbors.append((x, y-1))if x < len(maze)-1 and maze[x+1][y] == 0:neighbors.append((x+1, y))if y < len(maze[0])-1 and maze[x][y+1] == 0:neighbors.append((x, y+1))return neighbors```2. 广度优先搜索（BFS）（1）算法原理：BFS算法是一种确定性算法，其基本思想是从起点开始，按照一定顺序遍历所有节点，直到找到终点。

迷宫问题求解算法设计实验报告一、引言迷宫问题一直是计算机科学中的一个经典问题，其解决方法也一直是研究者们探讨的重点之一。

本实验旨在通过设计不同的算法，对迷宫问题进行求解，并对比不同算法的效率和优缺点。

二、算法设计1. 暴力搜索算法暴力搜索算法是最简单直接的求解迷宫问题的方法。

其基本思路是从起点开始，按照某种规则依次尝试所有可能的路径，直到找到终点或所有路径都被尝试过为止。

2. 广度优先搜索算法广度优先搜索算法也称为BFS（Breadth First Search），其基本思路是从起点开始，按照层次依次遍历每个节点，并将其相邻节点加入队列中。

当找到终点时，即可得到最短路径。

3. 深度优先搜索算法深度优先搜索算法也称为DFS（Depth First Search），其基本思路是从起点开始，沿着某一个方向走到底，再回溯到上一个节点继续向其他方向探索。

当找到终点时，即可得到一条路径。

4. A* 算法A* 算法是一种启发式搜索算法，其基本思路是综合考虑节点到起点的距离和节点到终点的距离，选择最优的路径。

具体实现中，可以使用估价函数来计算每个节点到终点的距离，并将其加入优先队列中。

三、实验过程本实验使用 Python 语言编写程序，在不同算法下对迷宫问题进行求解。

1. 数据准备首先需要准备迷宫数据，可以手动输入或从文件中读取。

本实验使用二维数组表示迷宫，其中 0 表示墙壁，1 表示路径。

起点和终点分别用 S 和 E 表示。

2. 暴力搜索算法暴力搜索算法比较简单直接，只需要按照某种规则遍历所有可能的路径即可。

具体实现中，可以使用递归函数来实现深度遍历。

3. 广度优先搜索算法广度优先搜索算法需要使用队列来存储待遍历的节点。

具体实现中，每次从队列中取出一个节点，并将其相邻节点加入队列中。

4. 深度优先搜索算法深度优先搜索算法也需要使用递归函数来实现深度遍历。

具体实现中，在回溯时需要将已经访问过的节点标记为已访问，防止重复访问。

⽕车车厢重排问题2014-11-04主要数据结构：栈题⽬：⼀列⽕车要将n节车厢分别送往n个车站按1~n的次序编号，⽕车按照n,n-1,…1的编号次序经过车站。

假设车厢的编号就是其⽬的地车站的编号。

要求：给定⼀个任意的车厢排列次序。

重新排列车厢，使其按照从1到n的次序排列。

规定重排时，只能从⼊轨到缓冲铁轨，或者从缓冲铁轨到出轨。

总的思路：⾸先：将所需要重排的车厢编号从左到右依次输⼊数组carrage中；然后：对carrage中的元素进⾏从左往右逐个遍历，如果符合下⼀个输出，则直接将其输出，并且遍历所有的缓冲轨道，查找是否有符合下⼀个输出的车厢，有的话便将其输出，否则将其压⼊缓冲轨道未经优化的代码：1 #include <iostream>2 #include <stack>3using namespace std;45 stack<int> stack_final;678void Output(int& minH, int& minS, stack<int> H[], int k, int n) {9// put the car from the strack to the output line, and change the minH and minS10int index; // the index of the car11//delete the minist car number from the minS12 stack_final.push(H[minS].top());13 H[minS].pop();14 cout << "Move car " << minH << "from holding track " << minS << " to output line" << endl;15//serch all the track's top, find the new minH and minS16 minH = n+2;17for (int i= 0; i < k; i++) {18if (!H[i].empty() && (index = H[i].top()) < minH) {19 minH = index;20 minS = i;21 }22 }23 }2425bool Input(int c, int& minH, int& minS, stack<int> H[], int k, int n) {26// put the new car c into the track27// if there is no available track, then return false, else return true28// find the best track for the car c29// initial30int BestTrack = 0; //the best track now31int BestTop = n+1; //the best track's top car32int index; //the index for the car33// search the k track34for (int i= 0; i < k; i++) {35if (!H[i].empty()) {36 index = H[i].top();37if (c < index && index < BestTop) {38//the top car's number is the smallest39 BestTop = index;40 BestTrack = i;41 }42 } else { // the track is empty43if (!BestTrack) {44 BestTrack = i;45 }46 }47 }48if (!BestTrack) {49return false; //there is available track to use50 }51 H[BestTrack].push(c);52 cout << "Move car " << c << "from input to holding track " << BestTrack << endl;53//if it is essencial, then change the minH and minS54if (c < minH) {55 minH = c;56 minS = BestTrack;57 }58return true;59 }6061bool Railroad(int input[], int n, int k) {62//k63// if it resort succed, then return true, else return false64// create the stack according to the k65 stack<int> *H;66 H = new stack<int> [k];67int NowOut = 1; // the next number of car to putout68int minH = n+1; //the minist number car in the k69int minS; //the minist number's strack70// resort the car71for (int i = n-1; i >= 0; i--) {72int number = input[i];73if (number == NowOut) {74 cout << "Move car " << number << " from the input line to the output line\n";75 stack_final.push(number);76 NowOut++;77while (minH == NowOut) {78 Output (minH, minS, H, k, n);79 NowOut++;80 }81 } else {82int end = 0;83for (int j = i; j > 0; j--) {84if (input[j-1] < input[j]) {85 end = j;86break;87 }88 }89for (int j = end; j <= i; j++) {90if (!Input (input[j], minH, minS, H, k, n)) {91return false;92 }93 }94if (end) {95 i = end;96 }97 }98 }99return true;100 }101102int main() {103int n, *input;104 cin >> n;105 input = new int[n];106for (int i = 0; i < n; i++) {107 cin >> input[i];108 }109if (Railroad(input, n, n-1)) {110 cout << "resort succed!\n";111while (!stack_final.empty()) {112 cout << stack_final.top() << "";113 stack_final.pop();114 }115 } else {116 cout << "failed\n";117 }118 }View Code经过优化之后的代码：增加的条件：车厢可以从排在后⾯的缓冲轨道移到前⾯的缓冲轨道。

火车车厢重排问题1.1火车车厢重排问题一列货运列车共有n节车厢，每节车厢将停放在不同的车站。

假定n个车站的编号分别为1~n,货运列车按照第n站至第1站的顺序经过这些车站。

车厢编号与他们的目的地一样。

为了便于从列车上卸掉相应的车厢，必须重排车厢顺序，使得各车厢从前往后按编号1到n的次序排列。

当所有车厢按照这种次序排列时，在每个车站只需卸掉最后一个车厢即可。

1.2想法一列火车的每个车厢按顺序从入轨进入不同缓冲轨，缓冲轨重排后的进入出轨，重新编排成一列货车。

比如：编号为3的车厢进入缓冲轨1，则下一个编号小于3的车厢则必须进入下一个缓冲轨2，而编号大于3的车厢则进入缓冲轨1，排在3号车厢的后面，这样，出轨的时候才可以按照从小到大的顺序重新编排我们在一个转轨站里完成重拍的工作，在转轨站有一个入轨，一个出轨和k个缓冲轨（位于入轨和出轨之间）。

下面的图示就是一个转轨站，其中有3个缓冲轨，H1,H2,H3。

（PPT中有动态演示）1.3算法描述：那么缓冲轨就不是FILO 而是FIFO了那么就要用队列来实现车厢重排了，算法的描述和栈实现的基本一样的，只是OutPut和Hold 函数改了一下，将一截车厢移动到缓冲轨时，车厢c应该移动到这样的缓冲轨中：该缓冲轨中现有各车厢的编号均小于c，如果有多个缓冲轨都满足这一条件，那么选择其中左端车厢编号最大的那个缓冲轨，否则选择一个空的缓冲轨(如果存在的话)1.4代码：#include<iostream>#include<stack>usingnamespace std;template<class T>void PrintfNum(T a[], constint& n);// move cars from holding track to output trackvoid OutPut(stack<int> t[],int n, int totalStack,int& min){//move car from holding trackfor(int x = 0;x <totalStack; ++x){if(!t[x].empty() && t[x].top() == min){cout<<"Move car "<< t[x].top() <<" from holding track "<< x <<" to output"<<endl;t[x].pop();++min;x = -1; // find next car from the first holding track 0}}}// move cars from input track to holding trackbool Hold(stack<int> t[],int n , int totalStack){for(int i = 0;i <totalStack; ++i){if(t[i].empty() || (!t[i].empty() && t[i].top() > n)){cout<<"holding track "<<i<<" hold car "<< n <<endl;t[i].push(n);returntrue; // we already find a holding track, so break the loop. }}returnfalse;}int main(int argc, char* argv[]){constint NUM = 9;constint STACKNUM = 3;stack<int> t[STACKNUM];int min = 1;int a[NUM] = {5,8,1,7,4,2,9,6,3};PrintfNum(a,NUM);for(int i = NUM - 1; i>= 0; --i){if(a[i] == min){// try to move cars from input track or holding track cout<<"Move car "<< a[i] <<" from input to output"<<endl;++min;OutPut(t,a[i],STACKNUM,min);}else{// move cars from input track to holding trackif(!Hold(t,a[i],STACKNUM)){cout<<"Not enough holding track"<<endl;break;}}} getchar();return 0;}template<class T>void PrintfNum(T a[], constint& n){for(int i = 0; i< n; ++i){cout<< a[i] <<",";}cout<<endl;}1.5火车车厢重排问题决策过程H1H2H31.5.1初始数组H1 H2 H31.5.2H1H2H3H1 H2 H3H1 H2 H3H1 H2 H3H1 H2 H3H1 H2 H3H1H2 H3H1 H2 H3H1 H2 H3H1 H2 H3H1 H2 H3 1．6程序运行截图。

一、实训背景与目的随着计算机技术的不断发展，数据结构作为计算机科学的基础课程，对于培养学生的逻辑思维能力和解决问题的能力具有重要意义。

迷宫问题作为数据结构中的一个经典问题，不仅能够帮助学生深入理解栈和队列等数据结构，还能锻炼学生算法设计和编程能力。

本次实训旨在通过解决迷宫问题，使学生更好地掌握数据结构的相关知识，并提高实际问题的解决能力。

二、迷宫问题的描述迷宫问题可以描述为：给定一个由二维数组表示的迷宫，其中0表示通路，1表示墙壁。

迷宫的入口位于左上角（0,0），出口位于右下角（m-1,n-1）。

要求设计一个程序，找到一条从入口到出口的路径，如果不存在路径，则输出“无路可通”。

三、解决方案为了解决迷宫问题，我们采用了以下方案：1. 数据结构选择：选择栈作为主要的数据结构，用于存储路径上的节点，以便在回溯过程中找到正确的路径。

2. 算法设计：- 初始化栈，将入口节点压入栈中。

- 循环判断栈是否为空：- 如果栈为空，则表示没有找到路径，输出“无路可通”。

- 如果栈不为空，则从栈中弹出一个节点，判断其是否为出口节点：- 如果是出口节点，则输出路径并结束程序。

- 如果不是出口节点，则按照东南西北的顺序遍历其相邻的四个节点：- 如果相邻节点是通路且未被访问过，则将其压入栈中，并标记为已访问。

- 重复步骤2，直到找到出口或栈为空。

3. 迷宫的表示：使用二维数组表示迷宫，其中0表示通路，1表示墙壁。

四、程序实现以下是用C语言实现的迷宫问题解决方案：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAX_SIZE 100typedef struct {int x, y;} Point;typedef struct {Point data[MAX_SIZE];int top;} Stack;void initStack(Stack s) {s->top = -1;}int isEmpty(Stack s) {return s->top == -1;}void push(Stack s, Point e) {if (s->top == MAX_SIZE - 1) {return;}s->data[++s->top] = e;}Point pop(Stack s) {if (isEmpty(s)) {Point p = {-1, -1};return p;}return s->data[s->top--];}int isExit(Point p, int m, int n) {return p.x == m - 1 && p.y == n - 1;}int isValid(int x, int y, int m, int n, int maze[][n], int visited[][n]) {return x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && maze[x][y] == 0&& !visited[x][y];}void findPath(int maze[][n], int m, int n) {Stack s;initStack(&s);Point start = {0, 0};push(&s, start);int visited[m][n];for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {visited[i][j] = 0;}}while (!isEmpty(&s)) {Point p = pop(&s);if (isExit(p, m, n)) {printf("找到路径：");while (!isEmpty(&s)) {p = pop(&s);printf("(%d, %d) ", p.x, p.y);}printf("\n");return;}int directions[4][2] = {{1, 0}, {0, 1}, {-1, 0}, {0, -1}}; for (int i = 0; i < 4; i++) {int nx = p.x + directions[i][0];int ny = p.y + directions[i][1];if (isValid(nx, ny, m, n, maze, visited)) {visited[nx][ny] = 1;push(&s, (Point){nx, ny});break;}}}printf("无路可通\n");}int main() {int m, n;printf("请输入迷宫的行数和列数：");scanf("%d %d", &m, &n);int maze[m][n];printf("请输入迷宫的布局（0表示通路，1表示墙壁）：\n");for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {scanf("%d", &maze[i][j]);}}findPath(maze, m, n);return 0;}```五、实训心得通过本次迷宫实训，我深刻体会到了数据结构在实际问题中的应用价值。

实验心理学报告.迷宫实验doc 实验心理学报告——迷宫实验一、实验目的本实验旨在探究学习策略对解决迷宫问题的效率影响，同时考察被试者在解决迷宫问题时的认知过程和策略选择。

通过对不同学习策略的对比，我们期望能更好地理解学习策略在问题解决中的作用。

二、实验原理迷宫问题是一种经典的问题解决任务，它要求被试者通过一定的路径寻找目标。

在解决迷宫问题的过程中，被试者需要运用一系列的学习策略，如规则学习、随机学习等。

本实验将通过控制不同的学习策略条件，观察其对解决迷宫问题的效果。

三、实验步骤与记录1.准备阶段：选取50名年龄、性别、学习背景相近的被试者，随机分为两组：实验组（25人）和对照组（25人）。

2.实验阶段：•给两组被试者呈现相同的迷宫问题，但实验组需按照指定的学习策略进行预先训练，而对照组则不接受任何训练。

•在解决迷宫问题的过程中，记录每组被试者所用的时间、路径长度以及所使用的策略类型。

3.数据处理与分析阶段：对比两组被试者在解决迷宫问题上的表现，分析学习策略对问题解决的影响。

同时，对被试者所使用的策略类型进行归纳和分类，探讨不同策略在问题解决中的贡献。

四、实验结果与分析1.数据记录（略）2.数据分析：•在解决迷宫问题的过程中，实验组被试者所用的时间明显少于对照组，且路径长度也较短。

这表明接受指定学习策略训练的被试者在解决迷宫问题上具有更高的效率。

•通过对比两组被试者所使用的策略类型，我们发现实验组被试者更多地使用了规则学习和启发式策略，而对照组则更倾向于使用随机学习和试误策略。

这说明预先的训练能够引导被试者采取更有效的策略来解决迷宫问题。

3.结论：本实验结果表明，学习策略对解决迷宫问题具有重要影响。

预先接受指定学习策略训练的被试者能够更有效地解决问题，所用时间和路径长度均优于未接受训练的对照组。

同时，我们还发现不同的学习策略在问题解决中具有不同的贡献，规则学习和启发式策略在解决迷宫问题中可能更具优势。

迷宫问题实验报告题目：编制一个求解迷宫通路的程序一、问题描述：迷宫是一个矩形区域，有一个入口和出口。

在迷宫内部不能穿越墙或障碍。

创建一个m 行n列的迷宫，输入障碍物坐标，入口坐标和出口坐标，迷宫问题要求寻找一条从入口到出口的路径。

二、需求分析1.用户输入迷宫的数据：迷宫的行数和列数，障碍物的坐标，入口坐标，出口坐标2.迷宫的入口位置和出口位置可由用户随时设定3.在本实验中，若设定的迷宫存在通路，则以“#”表示迷宫周围的墙和迷宫中的障碍物，以“*”表示迷宫中的通路，“@”表示“死胡同”，即曾途经然而不能到底出口的位置，余者用空格符输出。

若设定的迷宫不存在通路，则报告相应信息。

4.本程序只求出一条成功的通路。

5.程序执行的命令包括：创建迷宫，创建空栈，销毁栈，寻找通路，求解迷宫，输出迷宫的图形等等6.测试数据当入口坐标为（1，1），出口坐标为（4，5）时，输出迷宫应为下图：三、概要设计1.设定栈的抽象数据类型定义：ADT Stack{数据对象：D={a i | a i∈CharSet，i=1,2,……,n,n>=0}数据元素：R1={< a i-1 , a i> | a i-1 , a i∈D,i=2,……,n}基本操作:InitStack(&S)操作结果:构造一个空栈S。

DestoryStack（&S）初始条件：栈S已存在。

操作结果：销毁栈S。

ClearStack（&S）初始条件：栈S已存在。

操作结果：将栈S清为空栈。

StackLength（&S）初始条件：栈S已经存在。

操作结果：返回栈S的长度。

StackEmpty（&S）初始条件：栈S已经存在。

操作结果：若S为空栈，则返回TRUE，否则返回FALSE。

GetTop（S，&e）初始条件：栈S已经存在。

操作结果：若栈S不为空，则以e返回栈顶元素。

Push（&S，e）初始条件：栈S已经存在。

人工智能实验报告实验三A*算法实验II一、实验目的：熟悉和掌握A*算法实现迷宫寻路功能，要求掌握启发式函数的编写以及各类启发式函数效果的比较。

二、实验原理：A＊（A-Star）算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。

公式表示为：f（n)=g(n)+h （n）,其中f（n)是节点n从初始点到目标点的估价函数，g(n）是在状态空间中从初始节点到n 节点的实际代价，h（n）是从n到目标节点最佳路径的估计代价。

保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数h（n)的选取：估价值h（n）小于等于n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低,但能得到最优解。

如果估价值大于实际值，搜索的点数少，搜索范围小,效率高，但不能保证得到最优解.三、实验内容:1、参考实验系统给出的迷宫求解核心代码，观察求解过程与思路。

2、画出用A＊算法求解迷宫最短路径的流程图.3、尝试改变启发式算法提高迷宫搜索速度.4、分析不同启发式函数对迷宫寻路速度的提升效果。

四、实验报告要求：1、画出A＊算法求解迷宫最短路径问题的流程图。

2、试分析不同启发式函数对迷宫寻路求解的速度提升效果。

①: gn = 0;fn = abs(Ei-ci)+abs（Ej—cj);………………………fn1 = abs(Ei-ni）+abs(Ej-nj)+gn1；②: gn = 0；fn = 0;…………………fn1 = 0;③：gn = 0;fn = 0;…………………fn1 = abs（Ei—ni）*abs(Ej-nj）+ abs（Ej—nj)*abs（Ej—nj）+gn1;调节g(n)和h（n）函数影响搜索策略。

使启发式算法效率提高。

3、分析启发式函数中g(n）和h(n)求解方法不同对A*算法的影响。

g(n)和h(n）求解方法不同将直接影响A*算法的效率，好的解决方法不仅能够使路径变短，而且在求解过程中所搜索和产生的节点数也会尽量的少；而比较差的解决方法则可能导致所找到的路径未必是最短的,尽管它在求解过程中所搜索和产生的节点数也比较少.五、实验心得与体会A*算法作为启发式算法的重要组成部分在实际应用中有很大的作用.通过这次实验，我对g(n)和h(n）这两个函数对于A＊算法的影响有了更进一步的了解，同时也认识到编写好的g(n）和h（n）对于A*算法的性能提高是十分关键的。