Wikiszótár

Kociemba-algoritmus

Magyar

Kiejtés

  • IPA: [ ˈkot͡sijɛmbɒɒlɡoritmuʃ]

Főnév

Kociemba-algoritmus

  1. (matematika, algoritmusok)

A Kociemba-algoritmus egy kétlépéses heurisztikus megközelítés a Rubik-kocka megoldására. Az algoritmus célja, hogy minimális számú lépéssel találjon megoldást. Az alábbiakban bemutatom a Kociemba-algoritmus általános folyamatát, valamint a Python és C++ implementációk alapjait.


Kociemba-algoritmus általános folyamat

1. Pseudocode

function Kociemba(state):
    phase1_result = Phase1(state)
    if phase1_result == None:
        return None

    phase2_result = Phase2(phase1_result)
    if phase2_result == None:
        return None

    return CombineSolutions(phase1_result, phase2_result)

function Phase1(state):
    Reduce to "G1 group" (orient the edges and corners, reduce face centers)
    Perform breadth-first or heuristic search to find the solution steps
    Return G1 state and solution sequence

function Phase2(state):
    From the G1 group, reduce the cube to the solved state
    Perform heuristic search with pruning tables to find the solution
    Return the solution sequence

function CombineSolutions(phase1_solution, phase2_solution):
    Concatenate the moves from both phases
    Optimize redundant moves (e.g., F F -> F2)
    Return final solution sequence

Python Implementáció

Pythonban használhatjuk az kociemba csomagot (amely implementálja az algoritmust).

Előkészített Kociemba-algoritmus használata

Telepítés: 

pip install kociemba

Használat: 

import kociemba

# Példa állapot (scrambled cube state)
# A bemenet egyetlen karakterlánc, amely a kocka aktuális színeit adja meg
# Példa: 'UUUUUUUUURRRRRRRRRFFFFFFFFFDDDDDDDDDLLLLLLLLLBBBBBBBBB'
scrambled_state = 'DUUBULDLFDFFURDDFLLBDRRRRUBDBFLLRUBBBUFUDFFLLDUBBBFUU'

# Megoldás
solution = kociemba.solve(scrambled_state)

print("Rubik-kocka megoldás lépései:", solution)

Kociemba-algoritmus manuális implementáció Pythonban

Egy egyszerűbb implementáció (csak a struktúra, nem teljes): 

class KociembaSolver:
    def __init__(self, cube_state):
        self.cube_state = cube_state

    def solve(self):
        # Phase 1: Reduce to G1 group
        phase1_solution = self.phase1(self.cube_state)

        # Phase 2: Solve from G1 to completed state
        phase2_solution = self.phase2(phase1_solution['state'])

        # Combine solutions
        return self.combine_solutions(phase1_solution['moves'], phase2_solution['moves'])

    def phase1(self, state):
        # Reduce the cube to the G1 group
        # (orient edges, corners, and centers)
        print("Phase 1: Reducing to G1...")
        # Placeholder logic
        return {'state': state, 'moves': ['U', 'R', 'U2']}

    def phase2(self, state):
        # Solve from G1 group to solved state
        print("Phase 2: Solving from G1 to solved state...")
        # Placeholder logic
        return {'moves': ['F', 'R2', 'U']}

    def combine_solutions(self, phase1_moves, phase2_moves):
        # Combine and optimize moves
        print("Combining solutions...")
        return phase1_moves + phase2_moves


# Használat
solver = KociembaSolver(cube_state="scrambled state placeholder")
solution = solver.solve()
print("Megoldás lépései:", solution)

C++ Implementáció

A Kociemba-algoritmus implementálása C++-ban komplexebb, de az alábbiakban bemutatom az alapstruktúrát.

C++ Struktúra

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>

class KociembaSolver {
public:
    std::string solve(const std::string& cube_state) {
        // Phase 1: Reduce to G1 group
        auto phase1_result = phase1(cube_state);

        // Phase 2: Solve from G1 to solved state
        auto phase2_result = phase2(phase1_result.first);

        // Combine and return the solutions
        return combineSolutions(phase1_result.second, phase2_result);
    }

private:
    std::pair<std::string, std::vector<std::string>> phase1(const std::string& state) {
        std::cout << "Phase 1: Reducing to G1 group...\n";
        // Placeholder logic
        std::vector<std::string> moves = {"U", "R", "U2"};
        return {state, moves};
    }

    std::vector<std::string> phase2(const std::string& state) {
        std::cout << "Phase 2: Solving from G1 to solved state...\n";
        // Placeholder logic
        return {"F", "R2", "U"};
    }

    std::string combineSolutions(const std::vector<std::string>& phase1_moves, 
                                 const std::vector<std::string>& phase2_moves) {
        std::cout << "Combining solutions...\n";
        std::string solution;
        for (const auto& move : phase1_moves) solution += move + " ";
        for (const auto& move : phase2_moves) solution += move + " ";
        return solution;
    }
};

int main() {
    KociembaSolver solver;
    std::string scrambled_state = "scrambled state placeholder";
    std::string solution = solver.solve(scrambled_state);
    std::cout << "Rubik-kocka megoldás lépései: " << solution << std::endl;
    return 0;
}

Bonyolultabb Implementáció

A Kociemba-algoritmus hatékonyságának kulcsa a pruning táblák, amelyek a megoldási lépéseket előre kiszámított állapotok alapján gyorsítják fel. Ezeket dinamikusan lehet generálni a Rubik-kocka állapottér alapján.

További információk

A lap eredeti címe: „https://hu.wiktionary.org/w/index.php?title=Kociemba-algoritmus&oldid=3480207”