我做了一个益智游戏，玩家需要将方块滑动到目标节点，规则相对简单：
- 每次只能移动一个滑块
- 目标是将滑块移至目标节点，不需要所有滑块都移动到目标节点
- 如果滑块滑在冰上，则会一直向那个方向移动，直到被阻止或移动到其他位置
- 如果滑块碰到实体物体（如混凝土、其他方块），则会停下并可以再次移动（显然不能移动到混凝土中）
- 如果滑块滑到木材上，则会停在木材上并可继续移动
- 如果滑块滑到目标节点上，则无法再次移动
- 某些方块可以移动滑块，例如箭头方块可以推动滑块朝特定方向移动
- 有开关方块可以打开“门”，可移动到其上以打开和关闭“门”
- 按钮方块的操作类似于开关，但必须在其上放置方块才能激活“门”
- 当“门”关闭时，它们表现得像实体物体一样。当“门”打开时，它们就像冰一样
以上是规则，以下是游戏截图：
玩家需要移动方块使其相互碰撞以解决谜题。
游戏接近解决状态。请注意，方块碰到另一个方块后停了下来。
这里还有一个包含推动方块机制的谜题：
如果我们将右上角的方块向下移动，则会发生以下情况：
如您所见，当方块碰到箭头方块时，它被向左移动并停在木块上面。
我想编写一种AI解决这些谜题——我认为这将是某种深度优先搜索，但我不知道从哪里开始。任何关于实现这个想法的指导都是很好的！
处，那么您将需要存储和扩展最多
个状态。
视为状态空间的最大深度，则最多会得到
的空间复杂度，而时间复杂度仍然是指数级的：
。
空间复杂度，其中
（我们无法做得更好），它是完整的（它将通过层次迭代地探索所有状态来找到解决方案），并且对于相同的原因，它是最优的（假设成本函数随路径长度的增加而不减）BFS是最优的。