能不能用小板子做一个会智能推箱子的小车啊？

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贪心算法的含义很容易理解，可以是鼠目寸光，没有大局意识。可以是捡了芝麻丢西瓜。
在本帖问题中，可理解为 试图把每个箱子都用最短的路径推到目标点，而不考虑互相之间的阻碍关系，那么这正掉进了这个游戏的陷阱，需要结合回溯法，不断重新寻找路径直至最终全部到达目标。这种方法也许能快速找到最终路径，但这个路径不一定是最短的。

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分治法通俗解释如下 ：



        不过，越来越多的现代人打算用体育竞赛来代替战争。一些对抗性比赛就是用分治法来完成全部赛程的。比如刚刚落幕的2018俄罗斯世界杯，先在206只足球队中进行分区预选赛，再进行32只足球队的小组赛，然后进入各级决赛，都是采取各种形式的分组赛，而非足球运动早期的循环赛。
   

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动态规划法就像考大学，从小学课堂一直大学课程是一步一步增加难度的学习过程。

像这样逐渐增加箱子的数量，分析各种数量下死锁的位置组合，逐级排除死锁步骤，可以极大降低难度，本人认为这就是用了动态规划法。

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迭代法强调的是对最最终结果的一次一次的无限接近，就像对远古历史的考证，永远充满了神秘感与期待。深度搜索算法虽然可以“投机取巧”，具有这样的效果，也可以编制出很多很多的优化“高招”，达到“无限接近”的效果，但这样做背离了深度搜索算法的初衷。如果非要通过智能程序找出最短步骤，广度搜索算法是唯一的正确选择。这样做，系统资源开销会呈现几乎级数的增加。

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       园艺家修剪的这颗紫薇花树可以很直观的显示出分支界限法的含义，所有的花看起来大致都在一个球面上，有一种活力绽放的美感。这是因为园艺家把那些过长的花枝剪掉了。
对于一个总步数大约200步的推箱子关卡来说，如果推了500步还没完成任务，似乎就应该换一个方向了。不过估算步数需要经验算法。各显其能吧。比如，对于那个6个箱子的关卡步骤估算：（箱子数+搬运工人数）7 *（目标与箱子最大步骤）15 *  （一个来回）2* （神奇的系数，暂定为1 ）1 = 210 。这个公式当然需要至少100次验证与修正才能算是上升成为“经验之谈”。就像象棋算法中的某一位置对于某一棋子的“子力”算法 。看来，对于推箱子这样一款小游戏来说，这个系数算法看来还可以有很大的提升空间。有闲心的话可以度一下 “ A*” 。

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除了以上所说的各种高大上的策略以外，还有一个就是这种的一招制敌术：


其实也没啥大惊小怪的啦，研究一下这个问题就是了。

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这种思维方式也可以试试 。
都说司马光砸缸是一种逆向思维，其实大禹治水也是逆向思维。

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哈希表不用排序也很快，但是受下标长度及栈空间限制，解决问题的规模不如关联表的大。然而，电脑内存容量终究比不过硬盘上的文件。普通文件的数据读取比不过数据库文件的读取。容量更大的还有各种各样的“云”。IT世界时间与空间就像鱼和熊掌不可兼得。虽然有很多程序猿，但还没发现谁有筋斗云。

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按照这本书弄了个程序 是 graph 模板类

在优麒麟升级最新版g++编译后典型错误提示如下图 ：

修改如下 ：



继续编译，出现如下错误提示


修改如下 ：



编译成功。

根据示例图 ：



执行程序并输入数据，执行结果如下 ：



结果基本符合要求 。
感觉 深度搜索 结果应该是 a b c d e .
嗯，不管怎么说 ，万事开头难 ，以后就会简单多了。

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参考  http://database.51cto.com/art/201205/335411.htm
安装 开源嵌入式数据库 SQLite ：
智龙2.0上已经安装SQLite。
http://www.runoob.com/sqlite/sqlite-insert.html
这是个不错的学习SQLite网站。



不过遗憾的是，我的智龙板上没找到sqlite。  需要自己编译 。