PyQt5 – 跳跃搜索的可视化工具

接下来我将为大家详细讲解Python的“PyQt5 - 跳跃搜索的可视化工具”的完整使用攻略。

简介

本工具可以实现跳跃搜索算法的可视化，能够帮助大家更好地理解跳跃搜索算法的过程。该工具基于 Python 和 PyQt5 进行开发，需要具备一定的 Python 编程基础和 PyQt5 界面设计基础。

安装 PyQt5

在使用该工具前，需要先安装 PyQt5。安装方法如下：

pip install PyQt5

工具功能

本工具可以实现以下功能：

1. 提供一个可视化界面，方便用户输入起点、终点以及地图
2. 使用跳跃搜索算法求解最短路径
3. 将求解出的最短路径以及搜索过程可视化

工具使用

首先导入工具所需要的模块：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QGroupBox, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QGridLayout, QLabel, QPushButton
from PyQt5.QtGui import QPixmap

然后创建一个窗口组件并且设置布局：

class App(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.title = 'Jump-Search Visualization Tool'
        self.left = 300
        self.top = 300
        self.width = 500
        self.height = 500

        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle(self.title)
        self.setGeometry(self.left, self.top, self.width, self.height)

        grid = QGridLayout()
        self.setLayout(grid)

        start_Label = QLabel('Start Node:')
        grid.addWidget(start_Label, 0, 0)

        end_Label = QLabel('End Node:')
        grid.addWidget(end_Label, 1, 0)

        map_Label = QLabel('Map:')
        grid.addWidget(map_Label, 2, 0)

        start_input = QLineEdit()
        grid.addWidget(start_input, 0, 1)

        end_input = QLineEdit()
        grid.addWidget(end_input, 1, 1)

        map_input = QTextEdit()
        grid.addWidget(map_input, 2, 1)

        visualize_btn = QPushButton('Visualize')
        grid.addWidget(visualize_btn, 3, 0, 1, 2)
        visualize_btn.clicked.connect(self.on_visualize)

        self.show()

在实现跳跃搜索算法的代码中，首先需要实现跳跃搜索的函数：

def jump_search(arr, x, jump_size):
    n = len(arr)
    left, right = 0, 0
    while right < n and arr[right] < x:
        left = right
        right += jump_size
    right = min(right, n - 1)
    while left <= right and arr[left] <= x:
        if arr[left] == x:
            return left
        left += 1
    return -1

然后，在求解最短路径的代码中需要构建地图，并对地图进行可视化：

def visualize_search(self, grid, path, explored):
    rows = len(grid)
    cols = len(grid[0])
    size = 50

    gridGroup = QGroupBox(self)
    gridLayout = QGridLayout()
    gridGroup.setFlat(True)

    labels = {}

    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            label = QLabel(self)
            label.setFixedSize(size, size)
            if grid[i][j] == 'S':
                label.setText('S')
                label.setStyleSheet("background-color: green")
            elif grid[i][j] == 'E':
                label.setText('E')
                label.setStyleSheet("background-color: red")
            elif grid[i][j] == '#':
                label.setStyleSheet("background-color: black")
            else:
                label.setText(str(grid[i][j]))
                label.setStyleSheet("background-color: white")
            gridLayout.addWidget(label, i, j)
            labels[(i, j)] = label

    for node in explored:
        if node != 'S' and node != 'E':
            labels[node].setStyleSheet("background-color: yellow")
            QApplication.processEvents()

    for node in path:
        if node != 'S' and node != 'E':
            labels[node].setStyleSheet("background-color: blue")
            QApplication.processEvents()

    gridGroup.setLayout(gridLayout)
    self.grid_layout.addWidget(gridGroup, 0, 2)

在把所有的函数都实现完毕后，我们可以编写主函数，在其中实例化 App 类：

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    ex = App()
    sys.exit(app.exec_())

这样，我们就完成了一个简单的可视化跳跃搜索算法的工具。

示例说明

以下是使用该工具求解以下地图路径（S表示起点，E表示终点，#表示障碍物）的两个示例：

S	#	#	#	#
#	E	#	#	#
#	#	#	#	#
#	#	#	#	#
#	#	#	#	#

用户输入起点 (0, 0) 和终点 (1, 1)，工具将返回从起点到终点的最短路径，并将搜索过程可视化。

S	#	2	#	4
#	8	#	9	#
#	#	13	#	15
#	17	#	19	#
20	#	22	#	24

用户输入起点 (0, 0) 和终点 (4, 4)，工具将返回从起点到终点的最短路径，同时将搜索过程可视化。