例:给一个二维列表(如图所示),表示迷宫(0表示通道,1表示围墙)。给出算法,求一条走出迷宫的路径。

队列——广度优先搜索
思路:使用队列存储当前正在考虑的节点。从一个节点开始,寻找所有接下来能继续走的点,继续不断寻找直到找到出口。
写代码时分别要考虑以下问题:
1. 当前所在节点四个方向分别为 x+1,y; x-1,y; x,y+1; x,y-1
2. 开辟队列时,要开辟一个三维队列,第三个空间用来记是哪个节点让它来的
3.当前节点是队首节点
4.当走到终点输出队列时,根据是谁让最后一个节点来的来找真实队列
5.可开辟另外一个队列来存储是谁让他来的
6.最后一个节点即队列最后一个元素
7. 没走到终点并且下一节点能走时,把该下一节点加入栈并标记为2,表示走过了
8.四条路都尝试走,如果一条路都不能走时,就说明没有路可以走了
from collections import deque
maze = [
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1],
[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1],
[1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1],
[1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1],
[1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1],
[1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1],
[1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
]
# x,y四个方向分别为:x+1,y; x-1,y; x,y+1; x,y-1
dirs = {
lambda x, y: (x + 1, y),
lambda x, y: (x - 1, y),
lambda x, y: (x, y + 1),
lambda x, y: (x, y - 1)
}
# 输出path
def print_r(path):
curNode = path[-1] # 当前的最后一个节点就是终点,但是path有很多挑路径,挑能走到终点那条路径
realpath = []
while curNode[2] != -1:
realpath.append(curNode[:2]) # 把节点放到真实路径
curNode = path[curNode[2]] # 挑能走到终点那条路
realpath.append(curNode[0:2]) # -1跳出来了,-1为起点,把起点放进去
realpath.reverse() # 把列表倒过来
for node in realpath:
print(node)
def maze_path_queue(x1, y1, x2, y2): # x1,y1代表起点,x2,y2代表终点
queue = deque()
queue.append((x1, y1, -1)) # 起始点和谁让它来的
path = []
while len(queue) > 0:
curNode = queue.popleft() # 当前节点是队首节点,并将队首节点出队
path.append(curNode) # 把出队的节点放在另一个列表parh里
if curNode[0] == x2 and curNode[1] == y2:
# 终点
print_r(path)
return True
for dir in dirs:
nextNode = dir(curNode[0], curNode[1])
if maze[nextNode[0]][nextNode[1]] == 0:
queue.append((nextNode[0], nextNode[1], len(path) - 1)) # curNode让nextNode来的,curNode就是path的最后一个节点
maze[nextNode[0]][nextNode[1]] = 2 # 标记已经走过
else: # 没有一个节点能走
print('没有路!')
return False
maze_path_queue(1, 1, 8, 8)
输出为:
(1, 1)
(2, 1)
(3, 1)
(4, 1)
(5, 1)
(5, 2)
(5, 3)
(6, 3)
(6, 4)
(6, 5)
(7, 5)
(8, 5)
(8, 6)
(8, 7)
(8, 8)
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