Python：实现深度优先搜索Freecell Solitaire

Question

我一直在尝试用DFS解决Freecell Solitaire游戏一个多月，现在只取得了部分成功。 我是一个新手，具有非CS背景，第一个使用类和递归来解决问题，主要是试图模仿我通过Google搜索和Stack Overflow帖子发现的内容。 （关于代码清晰度等的一般评论非常受欢迎）

游戏的代码在这里： https ： //pastebin.com/39KGZAW1 ，我希望这是可以理解的。 它背后的想法是：

• 创建Board （类）的实例，类似于游戏中的快照
• 找到所有可能的动作
• 每次移动创建一个新实例，并使用该移动update （类功能）板

问题是：

• 这似乎花了太长时间（当我尝试保存每个电路板时计算机内存不足，所以我停下来使用了发电机和双端电池），从未找到解决方案
• 当我尝试使用mini_stacks （一张卡片少于13张，当前只有1张和2张！）它似乎也找不到任何解决方案。
• 递归方法似乎比while循环的两个实现更快（至少比较创建了多少个Boards实例）

更多细节：在对游戏逻辑进行编码之后，我主要尝试了两种DFS方法。 第一个是递归函数：

def rec(board):

    if not board.moves:
        return 
    else:
        for i in board.moves:
            new = copy.deepcopy(board) # instead of a deep copy I also tried 
            # creating a new instance taking inputs directly from the board
            globals()["it"] += 1 # for lack of a better way
            new.tt = globals()["it"]
            new.update(i)
            if new._end == True:
                raise Exception("Solved!") # didn't focus on this yet
            boards.append(new)
            rec(new)

game = Board(mini_stacks) # or full_stacks, to initialize the recursion
rec(game) # start the recursion with the game

第二种方法是使用while循环：

game = Board(mini_stacks)
boards = deque()
boards.append(game)
while boards:  

    current_search = boards.popleft()
    if current_search._end:
        print("Win")
        winning = copy.deepcopy(current_search)
        break # win

    if current_search.moves:
        for no,move in enumerate(current_search.moves):
            new = copy.deepcopy(current_search)
            it += 1
            new.tt = it
            new.update(move)
            boards.insert(no,new)

稍作修改，我创建了一个生成器函数（也是概念的新功能）并将其用于while循环，添加了一个堆栈（= deque？）：

def next_generator(boards=boards):

    if boards[0].moves:
        for no,move in enumerate(boards[0].moves):
            new = copy.deepcopy(boards[0])
            globals()["it"] += 1
            new.tt = globals()["it"]
            new.update(move)
            boards.append(new)
        yield boards.popleft()

while True:

    current_search = next(next_generator())
    if current_search._end:
        print("Win")
        winning = copy.deepcopy(current_search)
        break # win 

game = Board(mini_stacks)
boards = deque()
boards.append(game)
next_generator()

Answer 1

所以休息后我找到了。 看起来，它不是复发，也不是while循环。 我做了以下事情：

核心代码的重大变化（pastebin链接）：

• 删除我在那里检查，如果在第一个项目的一部分memory在片[1：]，相反，在add_moves功能，附加一个移动到之前self._moves我检查，如果它已经存在于内存： if move not in self.memory: self._moves.append(move) （为每个附加做了这个）
  • 我现在使用游戏中的牌数（堆栈中找到的最大数量）而不是硬编码胜利条件

核心代码的细微变化：

• 删除了self.memory.append("move 0") ，因为没有必要
• 在add_moves函数中，我为每个卡片和堆栈添加了一种颜色，而不是仅仅具有不同的形状。 一个简单的： if card[2][1] in ["D","H"]: card_color = "red" ， else: card_color = "black" （堆栈中每张卡的另一张卡，将卡更改为stack[-1][1]

使用第二种方法（ while循环没有函数定义）我测试了各种大小的堆栈。 当花费太多时间时，我停止程序，洗牌并重新运行。 它发现2-6尺寸的解决方案相对较快，然后7倍以上（以及创建的Board对象）突然出现。 我尝试了9,11和13张卡，但它没有快速找到解决方案，最终我感到无聊。

在这里你可以看到在每个甲板大小的5次重新运行（shuffles）的解决方案（或停止）之前创建的板。