制作迷宫地图和行走路线(5)

Python算法之旅

共 3329字,需浏览 7分钟

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2022-05-22 13:33

说在前面

前4节课我们都是直接绘制随机迷宫图案,没有存储迷宫中各坐标点是通道还是墙壁的信息,这与通常的迷宫地图不一样。本节课我们使用传统的方法来绘制迷宫地图,即利用二维数组存储迷宫各坐标点信息,再根据二维数组绘制迷宫地图。

程序先生成随机二维数组,然后手动修改坐标点信息,以便绘制想要的地图。有了二维数组之后,就可以采用深度优先搜索算法来绘制地图了。地图绘制好了后,可以输入起点和终点坐标,根据深度优先搜索或者广度优先搜索算法寻找行走路线,其中使用广度优先搜索算法获得的是最短路径。

第5节 使用深度优先搜索算法绘制二维迷宫

成品效果图

1.生成随机二维数组,手动修改坐标点信息

我们在主函数中定义二维数组maze来表示地图,maze的元素值只有两种情况,1表示通道,0表示墙壁。先为maze随机赋值,输出其值后,复制粘贴回代码中,可以直观地看到各元素值,再手动修改坐标点信息,以便绘制想要的地图。

除了存储地图信息的二维数组maze,我们还定义了一个二维数组book,用来标记某个位置是否已经去过,以免重复访问同一位置。

参考代码如下:

w, h = 20, 20 # 迷宫宽和高# 迷宫数据列表,1表示通道,0表示墙壁maze = [[random.randint(0,1) for j in range(w)] for i in range(h)]for i in range(h):    print(maze[i])maze = [[1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1],        [1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1],        [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],        [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1],        [1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1],        [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1],        [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0],        [1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],        [1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1],        [0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0],        [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0],        [1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1],        [1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],        [1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0],        [1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0],        [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0],        [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1],        [0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1],        [0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],        [1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]book = [[0] * w for i in range(h)] #标记该位置是否已经去过

2.使用深度优先搜索算法绘制迷宫地图:

根据maze存储的地图信息,我们可以调用函数dfs(),采用深度优先搜索算法来绘制迷宫地图。因为地图中所有通道不一定都是连通的,也就是说一次深搜不一定能把所有的通道都绘制出来,所以需要遍历每一个位置,每遇到未被访问过的通道,都要调用函数dfs()直到把所有的通道都绘制出来。

主函数中调用函数的代码如下:

for i in range(h):    for j in range(w):        if maze[i][j] == 1 and book[i][j] == 0:            tt.penup()            dfs(i, j) # 使用深度优先搜索来生成迷宫

自定义函dfs()有两个参数rc,分别表示当前格子在二维数组maze中的行、列下标。若当前位置(r, c)为未访问过的通道,则调用函数draw_rectangle()在该处绘制白色矩形。接下来遍历(r, c)的周围位置,若能走通,则递归去绘制下一个点,否则回溯到上一个位置。

自定义函数及函数头说明如下:

'''函数功能:以(x, y)作为左上角坐标,绘制宽、高分别为w、h的矩形,并填充颜色c函数名:draw_rectangle(x, y, w, h)参数表:x,y -- 表示矩形在屏幕中的左上角坐标;        w,h -- 表示矩形的宽和高;        c -- 表示矩形的填充颜色。返回值:直接使用画笔绘制并填充矩形,不需要返回值。''' def draw_rectangle(x, y, w, h, c):    tt.penup()    tt.goto(x, y)    tt.pendown()    tt.color(c)    tt.begin_fill()    for i in range(2):        tt.forward(w)        tt.right(90)        tt.forward(h)        tt.right(90)    tt.end_fill()
'''函数功能:使用深度优先搜索来生成迷宫 函数名:dfs(r, c)参数表:r,c -- 表示当前格子在二维数组maze中的行列下标。返回值:把二维数组book当做全局变量,直接使用画笔绘制迷宫通道,不需要返回值。''' def dfs(r, c): # 标记(r, c)来过 book[r][c]= 1 # 绘制(r, c) draw_rectangle(start_x+c*size-size//2, start_y-r*size+size//2, size, size, 'white') # (r, c)的上下左右位置 d = [(r - 1, c), (r + 1, c), (r, c - 1), (r, c + 1)] for (i, j) in d: # 选所有可以走的下一个点,如果此点在范围内并且没去过 if 0<=iand 0<=jand maze[i][j]==1 and book[i][j]==0: # 递归去走下一个点 dfs(i, j)

3.使用深度优先搜索寻找并绘制路径:

绘制好迷宫地图以后,就可以输入起点和终点坐标,寻找连接二者的路径了。因为在绘制地图过程中,二维数组book的值发生了变化,所以需要先将book归零,以便重新遍历地图。

我们从起点(r1, c1)开始,调用函数dfs_ans(),使用深度优先搜索算法来寻找路径。设置全局变量ans用来逆序存储路线上的各个格子的行列下标。待找到从起点到终点的路径以后,再调用函数display_ans()绘制路径。

主函数中调用函数的代码如下:

# 使用深度优先搜索来寻找路径tt.delay(1)r1, c1 = [int(i) for i in input("起点行列下标:").split()]r2, c2 = [int(i) for i in input("终点行列下标:").split()]book = [[0] * w for i in range(h)] # 将book归零,重新遍历地图book[r1][c1] = 1 # 标记起点已经去过了ans = []         # 用来逆序存储路线上的各个格子的行列下标dfs_ans(r1, c1)  # 使用深度优先搜索来寻找路径ans.append((r1, c1)) # 将起点添加到ans中display_ans()     # 绘制使用深度优先搜索获得的路径tt.done()  # 结束绘图,这将不会关闭窗口

自定义函数dfs_ans()与函数dfs()的结构相似,都是两个参数r和c,用来表示当前格子在二维数组maze中的行、列下标。若当前位置(r, c)恰好为终点,则直接返回True;否则遍历其周围的格子,递归处理下一个可通行的位置。若当前格子与终点连通,将当前格子行列下标加入到ans,并返回True。

程序有一个有趣的地方,就是随机打乱数组d的元素顺序,这样遍历d时,下一个位置是随机的,从而导致每次运行程序时可以得到不同的搜索路线。

自定义函数display_ans()根据ans的值,绘制使用深度优先搜索获得的路径。因为列表ans是按照从终点到起点的顺序存储位置坐标的,故在绘制路径时,需要逆序遍历ans,才能绘制从起点到终点的路径。

自定义函数及函数头说明如下:

'''函数功能:使用深度优先搜索来寻找路径函数名:dfs_ans(r, c)参数表:r,c -- 表示当前格子在二维数组maze中的行列下标。返回值:把列表book和ans当做全局变量,若从当前格子能够到达终点,返回True,否则False。''' def dfs_ans(r, c):    if r==r2 and c==c2:        return True    # (r, c)的上下左右位置    d = [(r - 1, c), (r + 1, c), (r, c - 1), (r, c + 1)]    # 打乱位置,下一个位置是随机的,这样每次的搜索路线可能不一样    random.shuffle(d)    for (i, j) in d:        if 0<=iand 0<=jand maze[i][j]==1 and book[i][j]==0:            book[i][j] = 1            # 递归去走下一个点            if dfs_ans(i, j): # 若当前格子与终点连通,将当前格子行列下标加入到ans                ans.append((i, j))                return True    return False
'''函数功能:根据ans的值,绘制使用深度优先搜索获得的路径函数名:display_ans()参数表:直接使用列表ans的元素值,不需要任何参数。返回值:直接利用画笔绘制路线,不需要返回值。''' def display_ans(): tt.speed(1) tt.pensize(size*0.5) # 路线粗细 tt.color("red") tt.penup() tt.goto(start_x+ans[-1][1]*size, start_y-ans[-1][0]*size) tt.pendown() for (r, c) in ans[-2::-1]: #逆序遍历ans,刚好可以顺序输出从起点到终点的路线 tt.goto(start_x+c*size, start_y-r*size)

课后练习

本文展示的成品效果图中,有红、绿两种颜色的路径,其中红色为采用深度优先搜索算法获得的路径,绿色路径较短,它是采用广度优先搜索算法获得的最短路径。

现在请你在原有代码的基础上,增加程序功能,自定义相关函数,使用广度优先搜索算法寻找路径,并用绿色画笔把路径绘制出来。


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