我正在尝试使用8 queen problem或iterative-deepening search之类的搜索算法来解决A* search。 我给了一个棋盘，我应该找到最少的动作来获得一个不会有女王互相威胁的棋盘。 我不知道应该使用哪种数据结构或包将板存储在python中。
我将打印并保存访问的木板，我认为我应该使用最佳的数据结构来优化时间和空间。
我从pandas.DataFrame开始，因为我的数据是在csv中给出的。 然后，我注意到我应该检查相同的电路板，为了方便比较电路板，我切换到numpy.array()。另一种方法是使用简单的元组的python列表：
[(q1_x, q1_y), (q2_x, q2_y), ....(q8_x, q8_y)]
但是我不知道这是最好的解决方案。
感谢您的帮助。
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另一种方法是Numba：http://numba.pydata.org/。它允许对纯Python慢的天真for循环进行编码，但仍然可以获得良好的性能。
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在棋盘上存储皇后位置的一种快速而紧凑的方法是一个简单的数组（或列表），其中索引表示列号，而值代表皇后所在的行号。您可能要使用-1来标记列中是否没有女王/王后：
例如：queens = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]代表以下配置：
0 1 2 3 4 5 6 7
0 Q
1 Q
2 Q
3 Q
4 Q
5 Q
6 Q
7 Q
您可以类似地使用8位整数的numpy数组