文档介绍：实验名称:启发式搜索算法
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1、实验环境
Visual C++
2、实验目的和要求
（复述问题）使用启发式算法求解8数码问题
编制程序实现求解8数码问题A*算法，采用估价函数
f(n)=d(n)+p（n）
其中：d(n)是搜索树中结点n的深度；w(n)为节点n的数据库中错放的旗子个数；p(n)为结点n的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。
分析上述（1）中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是p(n)的上界h(n)的定义，并测试该估价函数是否使算法失去可采纳性。
实验目的：熟练掌握启发式搜索A*算法及其可采纳性。
3、解题思路、代码

八数码问题的求解算法
（1）盲目搜索
宽度优先搜索算法、深度优先搜索算法
（2）启发式搜索
启发式搜索算法的基本思想是：定义一个评价函数f，对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。
先定义下面几个函数的含义：
f*(n)=g*(n)+h*(n) (1)
式中g*(n)表示从初始节点s到当前节点n的最短路径的耗散值；h*(n)表示从当前节点n到目标节点g的最短路径的耗散值，f*(n)表示从初始节点s经过n到目标节点g的最短路径的耗散值。
评价函数的形式可定义如(2)式所示：
f(n)=g(n)+h(n) (2)
其中n是被评价的当前节点。f(n)、g(n)和h(n)分别表示是对f*(n)、g*(n)和h*(n)3个函数值的估计值。
利用评价函数f(n)=g(n)+h(n)来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为算法A。在A算法中，如果对所有的x，h(x)<=h*(x) (3)成立，则称好h(x)为h*(x)的下界，它表示某种偏于保守的估计。采用h*(x)的下界h(x)为启发函数的A算法，称为A*算法
针对八数码问题启发函数设计如下：
F(n)=d(n)+p(n) (4)
其中A*算法中的g(n)根据具体情况设计为d(n)，意为n节点的深度，而h(n)设计为p(n)，意为放错的数码与正确的位置距离之和。
由于实际情况中，一个将牌的移动都是单步进行的，没有交换拍等这样的操作。所以要把所有的不在位的将牌，移动到各自的目标位置上，至少要移动从他们各自的位置到目标位置的距离和这么多次，所以最有路径的耗散值不会比该值小，因此该启发函数
h(n)满足A*算法的条件。

#include<>
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//八数码状态对应的节点结构体
struct Node{
int s[3][3];//保存八数码状态，0代表空格
int f,g;//启发函数中的f和g值
struct Node * next;
struct Node *previous;//保存其父节点
};
int open_N=0; //记录Open列表中节点数目
//八数码初始状态
int inital_s[3][3]={
2,8,3,
1,6,4,
7,0,5
};
//八数码目标状态
int final_s[3][3]={
1,2,3,
8,0,4,
7,6,5
};
//------------------------------------------------------------------------
//添加节点函数入口，方法：通过插入排序向指定表添加
//------------------------------------------------------------------------
void Add_Node( struct Node *head, struct Node *p)
{
struct Node *q;

if(head->next)//考虑链表为空
{ q = head->next;
if(p->f < head->next->f){//考虑插入的节点值比链表的第一个节点值小
p->next = head->next;
head->next = p;
}
else {
while(q->next)//考虑插入节点x，形如a<= x <=b
{
if((q->f < p->f ||q->f ==