我正在尝试使用不同的算法（如BFS、DFS、A*等）来解决8数码问题，使用Python编程。对于不熟悉这个问题的朋友，8数码问题是一个由3行3列组成的游戏。你只能水平或垂直移动空白格，0代表空白格。游戏看起来像这样（由于我的账户信誉，我无法添加图片）：

https://miro.medium.com/max/679/1*yekmcvT48y6mB8dIcK967Q.png

initial_state = [0,1,3,4,2,5,7,8,6]goal_state = [1,2,3,4,5,6,7,8,0]    def find_zero(state):       global loc_of_zero       loc_of_zero = (state.index(0))def swap_positions(list, pos1, pos2):       first = list.pop(pos1)       second = list.pop(pos2-1)       list.insert(pos1,second)       list.insert(pos2,first)       return list def find_new_nodes(state):      if loc_of_zero == 0:         right = swap_positions(initial_state,0,1)         left = swap_positions(initial_state,0,3)         return(right,left)find_zero(initial_state)print(find_new_nodes(initial_state))   

我的问题是，我希望函数”find_new_nodes(state)”返回两个不同的列表，这样我可以根据算法选择最有前景的节点，依此类推。但我的代码输出的是两个相同的列表。

这是我的输出：([4, 0, 3, 1, 2, 5, 7, 8, 6], [4, 0, 3, 1, 2, 5, 7, 8, 6])

我该怎么做才能让它返回两个不同的列表？我的目标是使用find_new_nodes函数返回所有可能的移动，具体取决于0的位置。如果这是一个简单的问题，我深表歉意，这是我第一次做这么复杂的项目。

回答：

问题在于swap_positions获取的是全局initial_state的引用，而不是它的克隆。因此，swap_positions的两次调用都在修改同一个数组。解决方案是在第一次调用时克隆数组：right = swap_positions(initial_state[:],0,1)

对于swap_positions，可能有一个更好的解决方案：

# 请不要将变量命名为与内置名称相同def swap_positions(lis, pos1, pos2):       # 创建一个包含两个元素的新元组并直接解构它       lis[pos1], lis[pos2] = lis[pos2], lis[pos1]       return lis

另见这里