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A-star算法是一种广泛应用于路径规划和状态空间搜索的启发式算法。在解决8-puzzle问题时，它能够有效地找到从初始状态到目标状态的移动序列。

8-puzzle问题是一个经典的滑块拼图游戏，由3x3的方格和8个编号为1-8的方块组成。玩家需要通过滑动空位来重新排列方块，使其达到指定的目标排列。这个看似简单的问题实际上有着巨大的状态空间，使用暴力搜索方法效率极低。

A-star算法的核心在于它结合了两种关键评估函数：g(n)表示从起点到当前状态的实际移动步数，h(n)是通过启发式函数估计的当前状态到目标状态的剩余步数。算法总是优先扩展总代价f(n)=g(n)+h(n)最小的节点。

针对8-puzzle问题，常用的启发式函数包括曼哈顿距离和错位方块数。曼哈顿距离计算每个方块当前位置与目标位置的水平和垂直距离之和，而错位方块数则统计位置不正确的方块数量。这些启发式方法能有效引导搜索方向，显著减少需要探索的状态数量。

实际应用中，A-star算法会维护一个开放列表(待扩展节点)和一个关闭列表(已扩展节点)，通过系统地评估和扩展最优节点，逐步构建解决方案路径。为了处理庞大的状态空间，良好的数据结构和有效的去重策略也至关重要。