有限群增长求解的魔方状态分析数据集GrowthinFiniteGroupsPuzzleStates-kanavis

数据来源：互联网公开数据

标签：魔方, 有限群, 组合数学, 状态空间, 机器学习, 算法优化, 难题求解, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了用于研究和解决有限群增长问题的魔方状态数据。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。地理范围：数据主要与数学和计算机科学研究相关，不涉及特定地理区域。数据维度：数据集包括魔方状态、允许的移动方式、求解分数等信息。具体字段包括puzzle_type（魔方类型，如2x2x2, 3x3x3）、allowed_moves（允许的操作）、state（魔方状态）、n_moves best（最佳步数）、id（状态ID）、input（输入）、type（类型）、n、m、wildcard（通配符）、score（分数）等。数据格式：数据集主要以CSV和PTH格式提供，CSV文件用于存储结构化数据，PTH文件可能包含训练好的模型或中间结果。数据结构清晰，便于分析和处理。来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，旨在解决有限群增长问题。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于组合数学、算法优化、机器学习等领域的学术研究，例如魔方求解算法的改进、有限群性质的探索等。行业应用：可用于开发魔方求解软件、游戏AI，以及在路径规划、状态空间搜索等领域提供借鉴。决策支持：支持优化算法设计，提高求解效率。教育和培训：作为组合数学、计算机科学等课程的实训素材，帮助学生理解状态空间搜索、算法优化等概念。此数据集特别适合用于探索魔方状态的复杂性，以及研究高效求解策略，帮助用户在算法优化、人工智能等领域取得进展。