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基于hash表的華容道算法研究

2023-05-30 12:21周揚(yáng)陳伊琳韋妮君周一諾
計算機(jī)應(yīng)用文摘 2023年1期
關(guān)鍵詞:華容道

周揚(yáng) 陳伊琳 韋妮君 周一諾

關(guān)鍵詞:華容道;時間復(fù)雜度;hash表

1引言

目前對華容道算法的優(yōu)化主要集中在改進(jìn)搜索策略和減少搜索狀態(tài)[1-2],即基于深度優(yōu)先或廣度優(yōu)先的改進(jìn)。這兩種算法的時間復(fù)雜度都為O(V+E)[3],其中V為頂點數(shù),E為邊數(shù)。對于華容道游戲,可以將棋盤上的每個狀態(tài)看作一個頂點,最小正方形棋子的大小視為1*1,則棋盤的大小為4*5,共20個位置。為了估算不考慮棋子重合情況,所有狀態(tài)數(shù)就是在20個位置上放10個棋子的排列,共A=670442572800種狀態(tài),即便除去棋子重合的非法情況,也有65 880種狀態(tài)。保守估算1個狀態(tài)對應(yīng)2條邊,則對于華容道游戲頂點和邊總數(shù)約為65880*3=197640。深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先算法本質(zhì)是在以萬為數(shù)量級的狀態(tài)中找到最優(yōu)解。實際情況是,幾個經(jīng)典開局都要搜索約2萬個狀態(tài),效率較低。

鑒于此,可以考慮:(1)能否求出華容道一共幾種狀態(tài)?(2)是否能將所有狀態(tài)枚舉出來?(3)存儲所有狀態(tài)和對應(yīng)最優(yōu)解所需的內(nèi)存空間能否接受?如果這3個問題都是肯定回答,那么就可以提前將狀態(tài)和對應(yīng)的最優(yōu)解存人hash表。下文將分析這3個問題。

2基本定義

定義1狀態(tài):10個棋子在棋盤的排列方式。

定義2棋盤坐標(biāo)系:棋盤左上角為坐標(biāo)原點D(0,0);從坐標(biāo)原點出發(fā),水平向右為x軸正方向,長度為4;垂直向下為y軸正方向,長度為5,x與y為整數(shù)。

定義6狀態(tài)坐標(biāo):是一個長度為10的數(shù)組。第0~3個元素分別為趙云,馬超,張飛,黃忠;第4~7個元素分別為兵1,兵2,兵3,兵4;第8個元素為關(guān)羽;第9個元素是曹操。

定義7

基本狀態(tài)坐標(biāo):是一個長度為10的數(shù)組。第O—3個元素分別為4個1*2型棋子的坐標(biāo),順序記為AIA2A3A4;第4~7個元素分別為4個1*1型棋子的坐標(biāo),按順序記為BIB28384。其中,1*2型和1*1型棋子坐標(biāo)按y從小到大的順序排列,若y相等,則再按x從小到大的順序排列。第8個元素為2*1型棋子的坐標(biāo),記為C:第9個元素是2*2型棋子的坐標(biāo),記為D。

圖1和圖2是兩個不同狀態(tài),有不同的狀態(tài)坐標(biāo),但有相同的基本狀態(tài)坐標(biāo)。

定義8

基本狀態(tài):基本狀態(tài)坐標(biāo)對應(yīng)的狀態(tài)定義為基本狀態(tài)。

3枚舉所有合法狀態(tài)

3.1位置排列轉(zhuǎn)化為一維狀態(tài)坐標(biāo)

根據(jù)一維棋子坐標(biāo)的定義,d=0,20)。根據(jù)文獻(xiàn)[4]排列的定義及計算方法,從整數(shù)[0,20)取10個整數(shù)的排列共有P(20,10)種。每一種排列都是一個長度為10的數(shù)組,若將該種數(shù)組當(dāng)作一個基本狀態(tài)坐標(biāo)(數(shù)組中的每個數(shù)值對應(yīng)一個一維棋子坐標(biāo)),不考慮棋子重合的非法狀態(tài),理論上共有P(20,10)=670442572800種狀態(tài)。

3.2合法狀態(tài)篩選

算法1

驗證狀態(tài)坐標(biāo)是否合法

產(chǎn)生不合法狀態(tài)的原因是排列組合算法沒有考慮棋盤的形狀和棋子的形狀。比如,某個1*2型的棋子的坐標(biāo)是(0,4),棋子就會超出棋盤范圍;若某個1*2型的棋子的坐標(biāo)是(0,0),另外一個1*1型棋子的坐標(biāo)是(1,0),這就會造成棋子重合。篩選合法狀態(tài)本質(zhì)上是從所有狀態(tài)中去除超出棋盤范圍和棋子重合的情況,具體步驟如算法1所示。

4壓縮存儲

根據(jù)定義6和定義7.對于任意一個狀態(tài)坐標(biāo),都能求得其對應(yīng)的基本狀態(tài)坐標(biāo)。比如,記下“張飛”對應(yīng)A1,那么可由基本狀態(tài)坐標(biāo)還原成狀態(tài)坐標(biāo)。基于這個事實,可以只存儲基本狀態(tài)坐標(biāo)和其對應(yīng)的最優(yōu)解。對于基本狀態(tài)坐標(biāo),有A1~A4,B1~B4,C,D共10種棋子(圖3)。根據(jù)定義2,x軸的值為[0,4)的整數(shù),y軸的值為[0,5)的整數(shù),所以保存x軸的坐標(biāo)需要2bit,保存v軸坐標(biāo)需要3bit,保存一個棋子的坐標(biāo)共需要5bit,10個棋子共需要50bit(圖4),即7個字節(jié)即可保存一個基本狀態(tài)坐標(biāo)。但是,考慮到實際程序?qū)崿F(xiàn)方便,用64位的整數(shù)(8字節(jié))存儲基本狀態(tài)坐標(biāo)。根據(jù)算法1,求得65880種合法狀態(tài),對應(yīng)65880個基本狀態(tài)坐標(biāo)。

用改進(jìn)的深度優(yōu)先算法[5],可得到53954種基本狀態(tài)有解。一個狀態(tài)占用8字節(jié),存儲53954種約占421KB。由實驗結(jié)果可知.53954種有解的基本狀態(tài)中,最優(yōu)解最多為126步,1字節(jié)就能表示。共有10個不同棋子,需要4bit表示,移動方向有上下左右4種,要2bit表示。因此,表示移動一步要用6bit。實驗部分為了實現(xiàn)方便,用1字節(jié)表示移動一步。如圖5所示,0—7個字節(jié)為基本狀態(tài)坐標(biāo)。第8個字節(jié)為該基本狀態(tài)坐標(biāo)的最優(yōu)解有幾步。假定第8個字節(jié)為116,那么之后的116個字節(jié)表示116步具體內(nèi)容。116個字節(jié)之后的8個字節(jié)又是下個基本狀態(tài)坐標(biāo),以此類推。如圖6所示。

5實驗

上文已經(jīng)討論過華容道游戲共有P(20,10)種狀態(tài),執(zhí)行算法1后,得到65880種合法狀態(tài)。再執(zhí)行文獻(xiàn)[5]的算法求得53954種基本狀態(tài)有解。用Python實現(xiàn)該過程,把基本狀態(tài)坐標(biāo)及對應(yīng)的最優(yōu)解保存成第4節(jié)討論的二進(jìn)制文件。結(jié)果表明,該文件僅2.8 MB。將該文件存人Python的字典(相當(dāng)于hash表),用于求解最優(yōu)解步數(shù)最多的8個狀態(tài)(圖6)。得到的結(jié)果如表1。表1第1列為基本狀態(tài)坐標(biāo),每個棋子的坐標(biāo)用一維棋子坐標(biāo)表示。第2列和第3列為運(yùn)行時間對比。時間保留4位小數(shù),單位是ms。文獻(xiàn)[5]是用C#實現(xiàn)的算法,C#是編譯型靜態(tài)語言。Python是動態(tài)語言,對于執(zhí)行CPU密集型的算法,C#程序的效率要明顯高于Python。但是,同樣用Python實現(xiàn)文獻(xiàn)[5]和本文算法,在同樣的硬件上運(yùn)行,在語言和硬件層面,兩個算法是公平的。由表1可知,基于hash表的算法尋找最優(yōu)解的時間較短,個別小于0.001ms。從理論上分析,時間復(fù)雜度0(1)要低于0(V+E),所以表1的時間從理論上分析也是合理的。

6結(jié)束語

針對目前華容道算法的效率問題,利用排列算法求得華容道游戲所有可能的狀態(tài),刪除不合法的狀態(tài)后,對每一種狀態(tài)求解,將每種狀態(tài)及最優(yōu)解保存在hash表中。本質(zhì)是將圖的遍歷算法轉(zhuǎn)化成查詢hash表,將時間復(fù)雜度由0(V+E)降為接近0(1)。理論分析和實驗結(jié)果表明,利用hash表解決華容道問題可以減少找到最優(yōu)解的時間。

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