(感谢网友 @bnu_chenshuo 投稿)

   华容道是一个有益的智力游戏，游戏规则不再赘述。用计算机求解华容道也是一道不错的编程练习题，为了寻求最少步数，求解程序一般用广度优先搜索算法。华容道的一种常见开局如图 1 所示。

   广度优先搜索算法求解华容道的基本步骤：

• 准备两个“全局变量”，队列 Q 和和集合 S，S 代表“已知局面”。初时 Q 和 S 皆为空。

• 将初始局面加入队列 Q 的末尾，并将初始局面设为已知。

• 当队列不为空时，从 Q 的队首取出当前局面 curr。如果队列为空则结束搜索，表明无解。

• 如果 curr 是最终局面(曹操位于门口，图 2)，则结束搜索，否则继续到第 5 步。

• 考虑 curr 中每个可以移动的棋子，试着上下左右移动一步，得到新局面 next，如果新局面未知(next ∉ S)，则把它加入队列 Q，并设为已知。这一步可能产生多个新局面。

• 回到第2步。

   其中“局面已知”并不要求每个棋子的位置相同，而是指棋子的投影的形状相同(代码中用 mask 表示)，例如交换图 1 中的张飞和赵云并不产生新局面，这一规定可以大大缩小搜索空间。

   以上步骤很容易转换为 C++ 代码，这篇文章重点关注的是第 5 步的实现。

// 第 1 步
std::unordered_set<Mask> seen;
std::deque<State> queue;
 
// 第 2 步
State initial;
// 填入 initial，略。
queue.push_back(initial);
seen.insert(initial.toMask());
 
// 第 3 步
while (!queue.empty())
{
  const State curr = queue.front();
  queue.pop_front();
 
  // 第 4 步
  if (curr.isSolved())
    break;
 
  // 第 5 步
  for (const State& next : curr.moves())
  {
    auto result = seen.insert(next.toMask());
    if (result.second)
      queue.push_back(next);
  }
}

   在以上原始实现中，curr.move() 将返回一个 std::vector<State> 临时对象。一种节省开销的办法是准备一个 std::vector<State> “涂改变量”，让 curr.move() 反复修改它，比如改成：

// 第 1 步新增一个 scratch 变量
std::vector<State> nextMoves;
 
// 第 3 步
while (!queue.empty())
{
  // ...
  // 第 5 步
  curr.fillMoves(&nextMoves);
  for (const State& next : nextMoves)
  { /* 略 */ }
}

   还有一种彻底不用这个 std::vector<State> 的办法，把一部分逻辑以 lambda 的形式传给 curr.move()，代码的结构基本不变：

// 第 3 步
while (!queue.empty())
{
  // ...
  // 第 5 步
  curr.move([&seen, &queue](const State& next) {
    auto result = seen.insert(next.toMask());
    if (result.second)
      queue.push_back(next);
  });
}

   这样一来，主程序的逻辑依然清晰，不必要的开销也降到了最小。

   在我最早的实现中，curr.move() 的参数是 const std::function<void(const State&)> &，但是我发现这里每次构造 std::function<void(const State&)> 对象都会分配一次内存，似乎有些不值。因此在现在的实现中 curr.move() 是个函数模板，这样就能自动匹配lambda参数(通常是个 struct 对象)，省去了 std::function的内存分配。

   本文完整的代码见 https://github.com/chenshuo/recipes/…/puzzle/huarong.cc，需用 GCC 4.7 编译，求解图 1 的题目的耗时约几十毫秒。

   练习：修改程序，打印每一步移动棋子的情况。

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建议继续学习：

1. 广度优先搜索解决“营救公主”问题    (阅读：2601)
2. 基于C++ Lambda表达式的程序优化    (阅读：1493)
3. java8新特性——Lambda表达式    (阅读：1458)