Python实现迷宫自动寻路实例

Python实现迷宫自动寻路实例攻略

1. 简介

迷宫自动寻路是一种经典的算法问题，目的是求得从一个起点出发至一个终点的最短路径。

在本文中，我将会介绍如何使用Python解决迷宫问题，本文中所用的算法为广度优先搜索（BFS）算法。

2. 实现

2.1 数据结构

在开始之前，我们需要定义出用于存放迷宫数据的数据结构。这里我使用一个二维数组来表示整个迷宫，例如：

maze = [
    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1],
    [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1],
    [1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1],
    [1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1],
    [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
]

其中，“1”表示墙，不能通过；“0”表示路，可以通过。

2.2 算法实现

有了迷宫数据结构之后，我们可以开始使用BFS算法求解最短路径了。过程如下：

• 1.初始化：将起点放入队列queue中，同时在一个长度与迷宫列数相同的一维数组中记录起点的距离dis。
• 2.不断从队列中取出一个位置p，并穷举其四个方向：上、下、左、右。如果相邻的位置q可以到达并且q的距离大于p的距离加上1，则将q放入队列中，并更新q的距离。
• 3.重复步骤2，直到队列为空或终点被访问。

具体实现代码如下：

from collections import deque

def bfs(maze, start, end):
    n, m = len(maze), len(maze[0])
    dx, dy = [-1, 1, 0, 0], [0, 0, -1, 1] # 四个方向：上、下、左、右
    queue = deque([start])
    dis = [[-1] * m for _ in range(n)]
    dis[start[0]][start[1]] = 0 # 初始化起点距离为0

    while queue:
        x, y = queue.popleft()
        if [x, y] == end:
            return dis[x][y] # 返回终点距离
        for i in range(4):
            nx, ny = x + dx[i], y + dy[i]
            if 0 <= nx < n and 0 <= ny < m and maze[nx][ny] == 0 and dis[nx][ny] == -1:
                dis[nx][ny] = dis[x][y] + 1 # 更新距离
                queue.append([nx, ny])

2.3 示例说明

这里我提供两个例子，以便更好地理解BFS算法在迷宫中的应用。

2.3.1 例子1

假设有如下迷宫：

maze = [
    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
    [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
    [1, 0, 1, 0, 0, 0, 1],
    [1, 0, 1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
]

起点为(1, 1)，终点为(5, 5)，使用bfs函数进行求解，输出结果为10，即起点到终点的最短路径长度。

2.3.2 例子2

假设有如下迷宫：

maze = [
    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
    [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
    [1, 0, 1, 0, 0, 0, 1],
    [1, 0, 1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
]

起点为(1, 1)，终点为(5, 6)，使用bfs函数进行求解，输出结果为-1，即不存在从起点到终点的路径。

3. 结论

本文中，我们借助Python实现了迷宫自动寻路，并使用两个具体的例子进行了说明。