Python 解决方案：破解简化版移车问题

破解移车问题是一个非常复杂的问题，需要用到大量的算法和数据处理技巧。下面是一个简单的示例代码，用于解决一个简化版的移车问题：

import itertools

def calculate_distance(p1, p2):
    return abs(p2 - p1)

def crack_car_parking():
    # 假设有5个停车位，每个停车位上都有一辆车
    cars = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
    parking_lots = [1, 2, 3, 4, 5]

    # 获取所有可能的停车位排列组合
    permutations = list(itertools.permutations(parking_lots))

    min_distance = float('inf')
    best_permutation = None

    # 遍历所有停车位排列组合，计算移动距离
    for permutation in permutations:
        total_distance = 0

        for i in range(len(cars)):
            distance = calculate_distance(cars.index(cars[i]) + 1, permutation[i])
            total_distance += distance

        if total_distance < min_distance:
            min_distance = total_distance
            best_permutation = permutation

    return best_permutation, min_distance

best_permutation, min_distance = crack_car_parking()
print('最佳停车位排列：', best_permutation)
print('最短移动距离：', min_distance)

上述代码中，我们假设有5个停车位，每个停车位上都有一辆车。我们使用itertools.permutations函数获取了所有可能的停车位排列组合，并遍历这些组合计算移动距离。最后，输出最佳停车位排列和最短移动距离。

请注意，这只是一个简化版的示例代码，实际的移车问题可能更加复杂。你可能需要根据具体的问题场景和要求进行相应的修改和优化。