一款用于辅助学习八数码问题搜索求解的 Python 包 | A Python package for learning search algorithms of eight puzzle problem
Project description
八数码问题练习包
Language: English | 简体中文 (Simplified Chinese)
创建日期:2022-10-16
更新日期:2022-10-24
作者:Vincent SHI | 史文朔
blog:https://blog.vincent1230.top/
GitHub:VincentSHI1230/eight-puzzle-search: 一款用于辅助学习八数码问题搜索求解的 Python 包 (github.com)
Gitee:eight-puzzle-search: 一款用于辅助学习八数码问题搜索求解的 Python 包 (gitee.com)
一款用于辅助学习八数码问题搜索求解的 Python 包
安装
pip install --upgrade eight-puzzle-search
引入
import eight_puzzle_search as eps
输入和输出
eps.input_box() 交互式输入九宫格对象
input_box(prompt: str = '') -> 'Box'
使用高鲁棒性的交互式命令行输入九宫格对象。具有如下特性 (无需详阅):
- 允许分三行输入八数码问题的九宫格,也允许在第一行一次性输入;
- 同时支持以任意数量空格
,
作为间隔输入;当分三行输入时,亦支持不间隔连续输入; - 同时支持以
0
、*
、9
表示九宫格的空格;当以英文逗号,
作为间隔输入时亦支持以两个连续逗号 (,,
或, ,
) 表示;当不间隔连续输入时亦支持以空格 - 能够自动排除错误或不合理的输入;
- 具有完善的提示文本,用户无需注意输入细则。
传入参数
\ | 参数名 | 数据类型 | 是否必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
1 | prompt | str | 否 | '' | 提示信息 |
返回值
\ | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
1 | Box |
返回新建的九宫格对象 |
示例 1
a = eps.input_box()
# 输入 283
# 输入 164
# 输入 7 5
print(a)
请按提示直接输入数值. 0 或 * 可代表空位.
enter the value directly as prompted.
0 or * can be used to represent blank.
第 1 行 | row 1: 283
第 2 行 | row 2: 164
第 3 行 | row 3: 7 5
[ 2 8 3
1 6 4
7 * 5 ]
moved via -> :
[ 2 8 3
1 6 4
7 * 5 ]
示例 2
b = eps.input_box('请输入变量 b 的值: ')
# 输入 1, 2, 3, 8, , 4, 7, 6, 5
print(b)
请输入变量 b 的值:
第 1 行 | row 1: 1, 2, 3, 8, , 4, 7, 6, 5
[ 1 2 3
8 * 4
7 6 5 ]
moved via -> :
[ 1 2 3
8 * 4
7 6 5 ]
Box() 九宫格的实例化
Box(value: list, history: str = '') -> 'Box'
由于求解的基本单位,将在后文中详述。可以直接实例化该对象以输入九宫格。
若要使用该方式,必须保证 value 是由 0 - 9 九个 整型 int
数字组成的数组,其中 0
代表空格。
传入参数
\ | 参数名 | 数据类型 | 是否必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
1 | value | List[int] | 是 | - | 九宫格对象的值 |
2 | history | str | 否 | '' | 九宫格对象的移动历史 |
返回值
\ | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
1 | Box |
返回实例化的九宫格对象 |
示例
c = eps.Box([0, 2, 3, 1, 8, 4, 7, 6, 5])
print(c)
moved via -> :
[ * 2 3
1 8 4
7 6 5 ]
九宫格对象的格式化输出
在上文中已经可见,九宫格对象经过优化,可以直接使用 print()
内置函数输出。
基础用法:使用预置函数进行盲目搜索
盲目搜索是最基础的搜索算法。在本代码包中,你可以直接使用函数运行盲目搜索,并观察它们。
breadth_first_search() 宽度优先搜索
breadth_first_search(start: 'Box', end: 'Box') -> None
bfs(start: 'Box', end: 'Box') -> None
传入参数
\ | 参数名 | 数据类型 | 是否必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
1 | start | Box |
是 | - | 起始九宫格对象 |
2 | end | Box |
是 | - | 目标九宫格对象 |
返回值 None
搜索结果直接打印,无返回值
示例
eps.bfs(a, b)
->
-> D
-> L
-> R
-> DU
-> DD
...
-> DDRUU
-> DDRUD
-> DDRUL
moved via -> DDRUL:
[ 1 2 3
8 * 4
7 6 5 ]
depth_first_search() 宽度优先搜索
depth_first_search(start: 'Box', end: 'Box') -> None
dfs(start: 'Box', end: 'Box') -> None
警告:深度优先搜索是不完备的搜索算法,在八数码问题中具有严重缺陷,本函数仅供展示,不可用于求解。
传入参数
\ | 参数名 | 数据类型 | 是否必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
1 | start | Box |
是 | - | 起始九宫格对象 |
2 | end | Box |
是 | - | 目标九宫格对象 |
返回值 None
搜索结果直接打印,无返回值
示例
eps.dfs(a, b)
# 输入: y
SyntaxWarning: 深度优先搜索是不完备的搜索算法, 在八数码问题中具有严重缺陷, 本函数仅供展示, 不可用于求解.
The typical depth-first search is an incomplete search algorithm, which has serious defects here.
This function is only for demonstration and cannot be used for search.
是否仍要继续? (y/n) | continue? (y/n): y
->
-> D
-> DU
-> DUD
-> DUDU
...
-> DUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUD
-> DUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDUDU
Traceback (most recent call last):
eps.dfs(a, b)
RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison
depth_limited_search() 有限深度优先搜索
depth_limited_search(start: 'Box', end: 'Box') -> None
dls(start: 'Box', end: 'Box') -> None
警告:有限深度优先搜索是不完备的搜索算法
传入参数
\ | 参数名 | 数据类型 | 是否必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
1 | start | Box |
是 | - | 起始九宫格对象 |
2 | end | Box |
是 | - | 目标九宫格对象 |
3 | limit | int | 是 | - | 搜索深度限制 |
返回值 None
搜索结果直接打印,无返回值
示例 1
eps.dls(a, b, 1)
SyntaxWarning: 有限深度优先搜索是不完备的搜索算法 | depth limited search is an incomplete search algorithm
->
-> D
-> L
-> R
未能在限定深度内找到解 | cannot find solution within the depth limit
示例 2
eps.dls(a, b, 5)
SyntaxWarning: 有限深度优先搜索是不 完备的搜索算法 | depth limited search is an incomplete search algorithm
->
-> D
-> DU
-> DUD
-> DUDU
-> DUDUD
...
-> DDRUU
-> DDRUD
-> DDRUL
moved via -> DDRUL:
[ 1 2 3
8 * 4
7 6 5 ]
double_breadth_first_search() 双向宽度优先搜索
double_breadth_first_search(start: 'Box', end: 'Box') -> None
dbfs(start: 'Box', end: 'Box') -> None
传入参数
\ | 参数名 | 数据类型 | 是否必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
1 | start | Box |
是 | - | 起始九宫格对象 |
2 | end | Box |
是 | - | 目标九宫格对象 |
返回值 None
搜索结果直接打印,无返回值
示例
eps.dbfs(a, b)
start ->
forward -> D
forward -> L
forward -> R
reverse -> U
reverse -> D
...
reverse -> UD
reverse -> UL
reverse -> UR
...
forward -> DDU
forward -> DDL
forward -> DDR
forward moved via -> DDR:
[ * 2 3
1 8 4
7 6 5 ]
reverse moved via -> RD:
[ * 2 3
1 8 4
7 6 5 ]
totally moved via -> DDRUL:
[ 1 2 3
8 * 4
7 6 5 ]
进阶用法:构建和使用启发式搜索
启发式搜索是搜索算法的核心之一。利用提供的 search()
函数和预置的评估函数,我们可以尝试实现启发式搜索。
注意:评估函数 fn
由于是直接传入,故参数列表中只写函数名,不写括号。
search() 通用启发式搜索函数
search(start: 'Box', end: 'Box', fn: Callable[[Dict[str, any]], int]) -> None
search
函数需要你直接传入一个评价函数 fn
来决定搜索前沿的下一步动作。你可以使用预置的几个评价函数,也可以自己构建 fn
评价函数。构建方法将在稍后介绍。
传入参数
\ | 参数名 | 数据类型 | 是否必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
1 | start | Box |
是 | - | 起始九宫格对象 |
2 | end | Box |
是 | - | 目标九宫格对象 |
3 | fn | function | 是 | - | 启发函数 |
返回值 None
搜索结果直接打印,无返回值
lowest_step() 最小步数
lowest_step
ls
为 search()
函数构建的估价函数。采用历史记录的长度作为评价标准,单独使用时类似于广度优先搜索。
示例
eps.search(a, b, eps.ls)
->
-> D
-> L
-> R
-> DU
-> DD
...
-> DDRUU
-> DDRUD
-> DDRUL
moved via -> DDRUL:
[ 1 2 3
8 * 4
7 6 5 ]
most_at_place() 最多在位
most_at_place
mp
为 search()
函数构建的估价函数。采用当前状态与目标状态的相同元素个数作为评价标准。
示例
eps.search(a, b, eps.mp)
->
-> D
-> L
-> R
-> DU
-> DD
...
-> DDRUU
-> DDRUD
-> DDRUL
moved via -> DDRUL:
[ 1 2 3
8 * 4
7 6 5 ]
manhattan_distance() 曼哈顿距离
manhattan_distance
mhd
为 search()
函数构建的估价函数。采用当前状态与目标状态的曼哈顿距离作为评价标准。
示例
eps.search(a, b, eps.mhd)
->
-> D
-> L
-> R
-> DU
-> DD
...
-> DDRUU
-> DDRUD
-> DDRUL
moved via -> DDRUL:
[ 1 2 3
8 * 4
7 6 5 ]
自己构建 fn 评估函数
search()
函数需要传入一个评估函数。你可以自己构造它。
fn
评估函数需要遵守以下输入输出规则:
fn(task: dict) -> int
传入参数
\ | 参数名 | 数据类型 | 是否必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
1 | task | dict | 是 | - | 用于完成评估的基本信息 |
task 字段 | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
task['start'] | List[int] | 求解的起始值 |
task['end'] | List[int] | 求解的目标值 |
task['now'] | List[int] | 需评价的当前节点的值 |
task['history'] | str | 当前节点的历史记录 |
返回值
\ | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
1 | int | 评估得出的搜索代价 |
示例 1 - 利用预置评估函数构建新评估函数
def astar(task):
return eps.lowest_step(task) + eps.manhattan_distance(task)
eps.search(a, b, astar)
->
-> D
-> L
-> R
-> DU
-> DD
...
-> DDRUU
-> DDRUD
-> DDRUL
moved via -> DDRUL:
[ 1 2 3
8 * 4
7 6 5 ]
示例 2 - 完全重新构建估价函数
def astar(task):
return len(task['history']) + sum(abs(task['now'].index(i) // 3 - task['end'].index(i) // 3)
+ abs(task['now'].index(i) % 3 - task['end'].index(i) % 3)
for i in range(1, 9))
eps.search(a, b, astar)
->
-> D
-> L
-> R
-> DU
-> DD
...
-> DDRUU
-> DDRUD
-> DDRUL
moved via -> DDRUL:
[ 1 2 3
8 * 4
7 6 5 ]
高级用法:直接操作 Box 对象
Box
对象是这个代码包的核心内容,提供了众多的方法以及丰富的嵌套封装,具有很大的可操作空间。你可以详尽阅读本文档,选择合适自己的封装程度,自己操作实现搜索。
究极用法:直接阅读本代码包源码
并找出我的 bug。
Box 对象结构说明文档
Box() 实例化
Box(value: list, history: str = '') -> 'Box'
按照格式传入九宫格的值即可实例化 Box
,需遵守以下规则:
- 以整型数列表的形式传入;
- 按照行先列后的顺序传入,即
[a00, a01, a02, a10, ..., a21, a22]
; - 仅限传入 0 - 9 九个数字,其中 0 代表空格,每个数字有且只有一次出现。
可选传入九宫格移动的历史数据,需遵守以下规则:
- 仅能含有
U
、P
、L
、R
四个字符,分别代表上、下、左、右; - 例外地,字符串开头允许含有
->
或->
,但该片段会在传入后被自动删除。
传入参数
\ | 参数名 | 数据类型 | 是否必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
1 | value | List[int] | 是 | - | 九宫格对象的值 |
2 | history | str | 否 | '' | 九宫格对象的移动历史 |
返回值
\ | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
1 | Box |
返回实例化的九宫格对象 |
示例
c = eps.Box([0, 2, 3, 1, 8, 4, 7, 6, 5])
print(c)
moved via -> :
[ * 2 3
1 8 4
7 6 5 ]
value 九宫格对象的值
'Box'.value -> list[int]
示例
print(a.value)
[2, 8, 3, 1, 6, 4, 7, 0, 5]
set_value() 修改当前九宫格对象的值而不改变其历史记录
'Box'.set_value(value: List[int]) -> None
传入参数
\ | 参数名 | 数据类型 | 是否必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
1 | value | List[int] | 是 | - | 新的值 |
返回值 None
本方法不返回任何值。
history 九宫格对象的移动历史
'Box'.history -> str
add_history() 添加历史记录而不改变九宫格对象的值
'Box'.add_history(history: str) -> None
传入参数
\ | 参数名 | 数据类型 | 是否必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
1 | history | str | 是 | - | 新的历史记录 |
返回值 None
本方法不返回任何值。
del_history() 删除历史记录而不改变九宫格对象的值
'Box'.del_history(length: int = 1) -> str
传入参数
\ | 参数名 | 数据类型 | 是否必填 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|---|---|
1 | length | int | 是 | - | 删除的长度 |
返回值
\ | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
1 | str | 返回被删除的历史记录 |
copy() 复制当前的九宫格对象
'Box'.copy() -> 'Box'
传入参数 None
本方法不传入任何值。
返回值
\ | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
1 | Box |
返回复制后的九宫格对象拷贝 |
up() 在当前的九宫格对象内向上移牌
'Box'.up() -> None
注意:该方法直接修改当前对象,不返回值。
传入参数 None
本方法不传入任何值。
返回值 None
本方法不返回任何值。
upped 返回向上移牌后的九宫格对象
'Box'.upped -> 'Box'
注意:该参数返回操作后的对象,不会改变当前对象。
down() 在当前的九宫格对象内向下移牌
'Box'.down() -> None
注意:该方法直接修改当前对象,不返回值。
传入参数 None
本方法不传入任何值。
返回值 None
本方法不返回任何值。
downed 返回向下移牌后的九宫格对象
'Box'.downed -> 'Box'
注意:该参数返回操作后的对象,不会改变当前对象。
left() 在当前的九宫格对象内向左移牌
'Box'.left() -> None
注意:该方法直接修改当前对象,不返回值。
传入参数 None
本方法不传入任何值。
返回值 None
本方法不返回任何值。
lefter 返回向左移牌后的九宫格对象
'Box'.lefter -> 'Box'
注意:该参数返回操作后的对象,不会改变当前对象。
rigth() 在当前的九宫格对象内向右移牌
'Box'.right() -> None
注意:该方法直接修改当前对象,不返回值。
传入参数 None
本方法不传入任何值。
返回值 None
本方法不返回任何值。
righter 返回向上右移牌后的九宫格对象
'Box'.righter -> 'Box'
注意:该参数返回操作后的对象,不会改变当前对象。
able 查询并返回可用的移动方向
'Box'.able -> Set[str]
以字符串集合的形式返回,含有 U
、P
、L
、R
四个字符,分别代表上、下、左、右四个可能的方向。
expand() 拓展下一层
'Box'.expand() -> List['Box']
运行本方法,会自动检查可移动的方向,并返回该节点所有可能的下一层节点。
传入参数 None
本方法不传入任何值。
返回值
\ | 数据类型 | 说明 |
---|---|---|
1 | List[Box ] |
返回新的九宫格对象列表 |
示例
print(a.expand())
[
moved via -> D:
[ 2 8 3
1 * 4
7 6 5 ],
moved via -> L:
[ 2 8 3
1 6 4
7 5 * ],
moved via -> R:
[ 2 8 3
1 6 4
* 7 5 ]
]
辅助工具
@run_time 用于计算函数运行时间的装饰器
@run_time
@rt
这是一个装饰器,用法是新建一个函数作为需要计时的片段,然后添加装饰器正常运行。
示例
import eight_puzzle_search as eps
@eps.run_time
def main():
a = eps.Box([2, 8, 3, 1, 6, 4, 7, 0, 5])
b = eps.Box([1, 0, 2, 8, 4, 3, 7, 6, 5])
eps.bfs(a, b)
if __name__ == '__main__':
main()
->
-> D
-> L
-> R
-> DU
...
-> DDRULLDU
-> DDRULLDR
moved via -> DDRULLDR:
[ 1 * 2
8 4 3
7 6 5 ]
运行时间 | run time: 0.0156250s
@run_time_5 重复运行 5 次并计算平均运行时间的装饰器
@run_time_5
@rt5
这是一个装饰器,用法是新建一个函数作为需要计时的片段,然后添加装饰器正常运行。
示例
import eight_puzzle_search as eps
@eps.rt5
def main():
a = eps.Box([2, 8, 3, 1, 6, 4, 7, 0, 5])
b = eps.Box([1, 0, 2, 8, 4, 3, 7, 6, 5])
eps.bfs(a, b)
if __name__ == '__main__':
main()
->
-> D
-> L
...
->
-> D
-> L
...
->
-> D
-> L
...
->
-> D
-> L
...
->
-> D
-> L
...
-> DDRULLDU
-> DDRULLDR
moved via -> DDRULLDR:
[ 1 * 2
8 4 3
7 6 5 ]
--------------------------------
1 | 0.0312500s
2 | 0.1093750s
3 | 0.0781250s
4 | 0.0625000s
5 | 0.0468750s
--------------------------------
平均时间 | average time: 0.0656250s
Project details
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
Built Distribution
File details
Details for the file eight_puzzle_search-0.0.71.tar.gz
.
File metadata
- Download URL: eight_puzzle_search-0.0.71.tar.gz
- Upload date:
- Size: 16.8 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/4.0.1 CPython/3.10.4
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | bfc661cbac19d15aeb3cc2e0b8939f1667018708279d14c5c95df3f2200bc559 |
|
MD5 | b5bddf69fccca7915941effa0a9ee6de |
|
BLAKE2b-256 | a7f22a1ebed1b1e33f409ca18bcd40ece8f15bd6cc5508628714ed44e944e31d |
Provenance
File details
Details for the file eight_puzzle_search-0.0.71-py3-none-any.whl
.
File metadata
- Download URL: eight_puzzle_search-0.0.71-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 12.8 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/4.0.1 CPython/3.10.4
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | b27e468b26c0a2fd3223b04410cdf8b425f4251abe24eb73f5a389a3f46c21d8 |
|
MD5 | 5a877ffd9c48d76f6c0e24a7198c32df |
|
BLAKE2b-256 | 909161189eb9aba1b57d88e6708f912826c8e4ecca91c01713b677efcb6d6786 |