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def explore_cube(cube): # Explore the cube's structure pieces = [] for i in range(cube.shape[0]): for j in range(cube.shape[1]): for k in range(cube.shape[2]): piece = cube[i, j, k] pieces.append(piece) return pieces

The Python implementation of the NxNxN-Rubik algorithm is as follows:

import numpy as np from scipy.spatial import distance

# Example usage: cube = np.array([ [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]], [[4, 4, 4], [5, 5, 5], [6, 6, 6]], [[7, 7, 7], [8, 8, 8], [9, 9, 9]] ])

def generate_permutations(groups): # Generate permutations of the groups permutations = [] for group in groups.values(): permutation = np.permutation(group) permutations.append(permutation) return permutations

solution = solve_cube(cube) print(solution) This implementation defines the explore_cube , group_pieces , generate_permutations , and optimize_solution functions, which are used to solve the cube.

def group_pieces(pieces): # Group pieces by color and position groups = {} for piece in pieces: color = piece.color position = piece.position if color not in groups: groups[color] = [] groups[color].append(position) return groups