Python迷宮生成和迷宮破解算法實(shí)例

更新時間：2019年12月24日 19:20:25 作者：Eyizoha

今天小編就為大家分享一篇Python迷宮生成和迷宮破解算法實(shí)例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

迷宮生成

1.隨機(jī)PRIM

思路：先讓迷宮中全都是墻，不斷從列表（最初只含有一個啟始單元格）中選取一個單元格標(biāo)記為通路，將其周圍（上下左右）未訪問過的單元格放入列表并標(biāo)記為已訪問，再隨機(jī)選取該單元格與周圍通路單元格（若有的話）之間的一面墻打通。重復(fù)以上步驟直到列表為空，迷宮生成完畢。這種方式生成的迷宮難度高，岔口多。

效果：

代碼：

import random
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


def build_twist(num_rows, num_cols): # 扭曲迷宮
	# (行坐標(biāo)，列坐標(biāo)，四面墻的有無&訪問標(biāo)記)
 m = np.zeros((num_rows, num_cols, 5), dtype=np.uint8)
 r, c = 0, 0
 trace = [(r, c)]
 while trace:
  r, c = random.choice(trace)
  m[r, c, 4] = 1	# 標(biāo)記為通路
  trace.remove((r, c))
  check = []
  if c > 0:
   if m[r, c - 1, 4] == 1:
    check.append('L')
   elif m[r, c - 1, 4] == 0:
    trace.append((r, c - 1))
    m[r, c - 1, 4] = 2	# 標(biāo)記為已訪問
  if r > 0:
   if m[r - 1, c, 4] == 1:
    check.append('U')
   elif m[r - 1, c, 4] == 0:
    trace.append((r - 1, c))
    m[r - 1, c, 4] = 2
  if c < num_cols - 1:
   if m[r, c + 1, 4] == 1:
    check.append('R')
   elif m[r, c + 1, 4] == 0:
    trace.append((r, c + 1))
    m[r, c + 1, 4] = 2
  if r < num_rows - 1:
   if m[r + 1, c, 4] == 1:
    check.append('D')
   elif m[r + 1, c, 4] == 0:
    trace.append((r + 1, c))
    m[r + 1, c, 4] = 2
  if len(check):
   direction = random.choice(check)
   if direction == 'L':	# 打通一面墻
    m[r, c, 0] = 1
    c = c - 1
    m[r, c, 2] = 1
   if direction == 'U':
    m[r, c, 1] = 1
    r = r - 1
    m[r, c, 3] = 1
   if direction == 'R':
    m[r, c, 2] = 1
    c = c + 1
    m[r, c, 0] = 1
   if direction == 'D':
    m[r, c, 3] = 1
    r = r + 1
    m[r, c, 1] = 1
 m[0, 0, 0] = 1
 m[num_rows - 1, num_cols - 1, 2] = 1
 return m

2.深度優(yōu)先

思路：從起點(diǎn)開始隨機(jī)游走并在前進(jìn)方向兩側(cè)建立墻壁，標(biāo)記走過的單元格，當(dāng)無路可走（周圍無未訪問過的單元格）時重復(fù)返回上一個格子直到有新的未訪問單元格可走。最終所有單元格都被訪問過后迷宮生成完畢。這種方式生成的迷宮較為簡單，由一條明顯但是曲折的主路徑和不多的分支路徑組成。

效果：

代碼：

def build_tortuous(num_rows, num_cols): # 曲折迷宮
 m = np.zeros((num_rows, num_cols, 5), dtype=np.uint8)
 r = 0
 c = 0
 trace = [(r, c)]
 while trace:
  m[r, c, 4] = 1	# 標(biāo)記為已訪問
  check = []
  if c > 0 and m[r, c - 1, 4] == 0:
   check.append('L')
  if r > 0 and m[r - 1, c, 4] == 0:
   check.append('U')
  if c < num_cols - 1 and m[r, c + 1, 4] == 0:
   check.append('R')
  if r < num_rows - 1 and m[r + 1, c, 4] == 0:
   check.append('D')
  if len(check):
   trace.append([r, c])
   direction = random.choice(check)
   if direction == 'L':
    m[r, c, 0] = 1
    c = c - 1
    m[r, c, 2] = 1
   if direction == 'U':
    m[r, c, 1] = 1
    r = r - 1
    m[r, c, 3] = 1
   if direction == 'R':
    m[r, c, 2] = 1
    c = c + 1
    m[r, c, 0] = 1
   if direction == 'D':
    m[r, c, 3] = 1
    r = r + 1
    m[r, c, 1] = 1
  else:
   r, c = trace.pop()
 m[0, 0, 0] = 1
 m[num_rows - 1, num_cols - 1, 2] = 1
 return m

迷宮破解

效果：

1.填坑法

思路：從起點(diǎn)開始，不斷隨機(jī)選擇沒墻的方向前進(jìn)，當(dāng)處于一個坑（除了來時的方向外三面都是墻）中時，退一步并建造一堵墻將坑封上。不斷重復(fù)以上步驟，最終就能抵達(dá)終點(diǎn)。

優(yōu)缺點(diǎn)：可以處理含有環(huán)路的迷宮，但是處理時間較長還需要更多的儲存空間。

代碼：

def solve_fill(num_rows, num_cols, m): # 填坑法
 map_arr = m.copy()	# 拷貝一份迷宮來填坑
 map_arr[0, 0, 0] = 0
 map_arr[num_rows-1, num_cols-1, 2] = 0
 move_list = []
 xy_list = []
 r, c = (0, 0)
 while True:
  if (r == num_rows-1) and (c == num_cols-1):
   break
  xy_list.append((r, c))
  wall = map_arr[r, c]
  way = []
  if wall[0] == 1:
   way.append('L')
  if wall[1] == 1:
   way.append('U')
  if wall[2] == 1:
   way.append('R')
  if wall[3] == 1:
   way.append('D')
  if len(way) == 0:
   return False
  elif len(way) == 1:	# 在坑中
   go = way[0]
   move_list.append(go)
   if go == 'L':	# 填坑
    map_arr[r, c, 0] = 0
    c = c - 1
    map_arr[r, c, 2] = 0
   elif go == 'U':
    map_arr[r, c, 1] = 0
    r = r - 1
    map_arr[r, c, 3] = 0
   elif go == 'R':
    map_arr[r, c, 2] = 0
    c = c + 1
    map_arr[r, c, 0] = 0
   elif go == 'D':
    map_arr[r, c, 3] = 0
    r = r + 1
    map_arr[r, c, 1] = 0
  else:
   if len(move_list) != 0:	# 不在坑中
    come = move_list[len(move_list)-1]
    if come == 'L':
     if 'R' in way:
      way.remove('R')
    elif come == 'U':
     if 'D' in way:
      way.remove('D')
    elif come == 'R':
     if 'L' in way:
      way.remove('L')
    elif come == 'D':
     if 'U' in way:
      way.remove('U')
   go = random.choice(way)	# 隨機(jī)選一個方向走
   move_list.append(go)
   if go == 'L':
    c = c - 1
   elif go == 'U':
    r = r - 1
   elif go == 'R':
    c = c + 1
   elif go == 'D':
    r = r + 1
 r_list = xy_list.copy()	
 r_list.reverse()	# 行動坐標(biāo)記錄的反轉(zhuǎn)
 i = 0
 while i < len(xy_list)-1:	# 去掉重復(fù)的移動步驟
  j = (len(xy_list)-1) - r_list.index(xy_list[i])
  if i != j:	# 說明這兩個坐標(biāo)之間的行動步驟都是多余的，因為一頓移動回到了原坐標(biāo)
   del xy_list[i:j]
   del move_list[i:j]
   r_list = xy_list.copy()
   r_list.reverse()
  i = i + 1
 return move_list

2.回溯法

思路：遇到岔口則將岔口坐標(biāo)和所有可行方向壓入棧，從棧中彈出一個坐標(biāo)和方向，前進(jìn)。不斷重復(fù)以上步驟，最終就能抵達(dá)終點(diǎn)。

優(yōu)缺點(diǎn)：計算速度快，需要空間小，但無法處理含有環(huán)路的迷宮。

代碼：

def solve_backtrack(num_rows, num_cols, map_arr): # 回溯法
 move_list = ['R']
 m = 1	# 回溯點(diǎn)組號
 mark = []
 r, c = (0, 0)
 while True:
  if (r == num_rows-1) and (c == num_cols-1):
   break
  wall = map_arr[r, c]
  way = []
  if wall[0] == 1:
   way.append('L')
  if wall[1] == 1:
   way.append('U')
  if wall[2] == 1:
   way.append('R')
  if wall[3] == 1:
   way.append('D')
  come = move_list[len(move_list) - 1]
  if come == 'L':
   way.remove('R')
  elif come == 'U':
   way.remove('D')
  elif come == 'R':
   way.remove('L')
  elif come == 'D':
   way.remove('U')
  while way:
   mark.append((r, c, m, way.pop()))	# 記錄當(dāng)前坐標(biāo)和可行移動方向
  if mark:
   r, c, m, go = mark.pop()
   del move_list[m:]	# 刪除回溯點(diǎn)之后的移動
  else:
   return False
  m = m + 1
  move_list.append(go)
  if go == 'L':
   c = c - 1
  elif go == 'U':
   r = r - 1
  elif go == 'R':
   c = c + 1
  elif go == 'D':
   r = r + 1
 del move_list[0]
 return move_list

測試

rows = int(input("Rows: "))
cols = int(input("Columns: "))

Map = build_twist(rows, cols)
plt.imshow(draw(rows, cols, Map), cmap='gray')
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(cols/10/3, rows/10/3)
plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0)
plt.margins(0, 0)
fig.savefig('aaa.png', format='png', transparent=True, dpi=300, pad_inches=0)

move = solve_backtrack(rows, cols, Map)
plt.imshow(draw_path(draw(rows, cols, Map), move), cmap='hot')
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(cols/10/3, rows/10/3)
plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0)
plt.margins(0, 0)
fig.savefig('bbb.png', format='png', transparent=True, dpi=300, pad_inches=0)

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