8 Puzzle

How to run

npm install
npm run dev

How to test

npm test

The Greedy Best-first Search (BFS) algorithm

Algoritmos de pesquisa informada 'Best-first Search' contém uma variedade de elementos por exemplo com a que distância estamos do objeto, o custo que irá levar o caminho, como chegar, como chegar ao nó do objeto entre outros elementos, o Algoritmo de pesquisa informada é muito útil para uma grande pesquisa pois utiliza a ideia de heurística.

O que seria Função heurística: é uma função utilizada pelo 'Best-first Search' e encontra o caminho mais rápida, ele toma o estado atual do agente como entrada e produz a estimativa está próximo o agente está do objeto, às vezes o método heurístico nem sempre pode dar a melhor solução, mas garantiu encontrar uma boa solução em tempo razoável.

Greedy Search

---

O algoritmo de Greedy Search ele irá dar a primeira escolha sempre seleciona o caminho que aparece melhor naquele exato momento, ele é a combinação dos algoritmos de pesquisa em profundidade. O algoritmo Greedy Search utiliza a função heurística e pesquisa, a busca pela primeira vez nos permite aproveitar as vantagens de ambos algoritmos, com a ajuda da primeira pesquisa, em cada etapa, podemos escolher um nó mais profundo, com o melhor algoritmo de primeira pesquisa, expandimos o nó mais próximo ao nó da meta e o custo mais próximo será estimado pela função heurística.

Melhor algoritmo de primeira pesquisa:

1. Etapa: Coloque o nó inicial na lista OPEN.
2. Etapa: Se a lista OPEN estiver vazia, irá parar e retornará a falha.
3. Etapa: Remova o nó n da lista OPEN que possui o valor mais baixo de h (n) e coloque-o na lista FECHADO.
4. Etapa: expanda o nó n e gere os sucessores do nó n.
5. Etapa: verifique cada sucessor do nó n e descubra se algum nó é um nó de objetivo ou não. Se algum nó sucessor for o objetivo, retorne o sucesso e encerre a pesquisa; caso contrário, continue na Etapa 6.
6. Etapa: para cada nó sucessor, o algoritmo verifica a função de avaliação f (n) e, em seguida, verifique se o nó está na lista OPEN ou CLOSED. Se o nó não estiver na lista de ambos, adicione-o à lista OPEN.
7. Etapa: Volte para a Etapa 2.

Vantagens

• A primeira pesquisa pode alternar, nisso irá obtendo as vantagens de ambos os algoritmos.
• O Algoritmo é mais eficiente que os algoritmos.

A* Search

---

O Algoritmo A* (A Star) é um algoritmo para busca de caminho, ele realiza a busca o caminho em um grafo com um vértice inicial até o vértice final, ou seja o Algoritmo recebe:

• O grafo em si
• O nó inicial
• O nó final
• Uma função heurística

Iniciando explicar o caminho que o Algoritmo A* ele irá iniciar pelo nó inicial, ele irá pegar todos os vizinhos do nó atual e irá aplicar a função de heurística, essa função deverá retornar um número que irá indicar qual é o caminho percorrido “distância” pro o nó final, quando o vizinho que tiver o menor valor é o mais perto do nó final, então esse vizinho irá se torna o nó atual, esse caminho será repetido até que seja o nó final.

O Custo entre as arestas ligadas nos vértices do grafo é feita pela função de heurística, ou seja, essa função é muito importante, pois ela irá direcionar a busca pelo caminho correto.

O Algoritmo A* podemos dizer que é um algoritmo de busca de caminho e de gráfico. Um grafo poderá ser representado por diversas maneiras, as mais comuns poderá ser utilizada por hashmaps alinhados com uma matriz, o Algoritmo A * em si é utilizado com sets e hashmaps

Graph Search

---

Muito conhecida como busca em grafo ou diagrama, a função irá permitir que encontre o que está procurando, por exemplo o facebook utiliza muito isso por exemplo o facebook permite achar o'que está procurando através seus amigos, dentro do próprio facebook, a busca mostrar como todo o que foi curtido, compartilhado pelos usuários, sendo musica, jogos, vídeos, fotos e interesses entre os amigos em comuns e outras informações em si.

Explicando melhor sobre Graph Search é um mecanismo de pesquisa integrado, esse mecanismo de pesquisa processa consulta para retornar informações podendo ser em redes sociais, sistemas entre outros, continuando a explicação as aplicações pode incluir pesquisa por gráfico incluem pesquisas de empregos, recrutamento, marketing, lojas, bancos, site de namoro entre outros. Uma pesquisa de gráfico “Graph Search” conta com uma enorme quantidade de dados por exemplo o facebook utiliza onde ele vinculada com indivíduos e organizações, dentro de um gráfico social, indivíduos e organização são nós, no facebook em si todos os indivíduos e organizações estão conectados através de amizades, curtas, compartilhamento e outra possibilidades.