這篇文章主要介紹了Python使用回溯法解決迷宮問題,簡單講述了迷宮問題的原理並結合實例形式分析了Python基於回溯法子集樹模板解決迷宮問題的相關操作技巧與注意事項,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了Python使用回溯法解決迷宮問題。分享給大家供大家參考,具體如下:
問題
給定一個迷宮,入口已知。問是否有路徑從入口到出口,若有則輸出一條這樣的路徑。注意移動可以從上、下、左、右、上左、上右、下左、下右八個方向進行。迷宮輸入0表示可走,輸入1表示牆。為方便起見,用1將迷宮圍起來避免邊界問題。
分析
考慮到左、右是相對的,因此修正為:北、東北、東、東南、南、西南、西、西北八個方向。在任一格內,有8個方向可以選擇,亦即8種狀態可選。因此從入口格子開始,每進入一格都要遍歷這8種狀態。
顯然,可以套用回溯法的子集樹模板。
注意,解的長度是不固定的。
程式碼
# 迷宫(1是墙,0是通路) maze = [[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1], [0,0,1,0,1,1,1,1,0,1], [1,1,0,1,0,1,1,0,1,1], [1,0,1,1,1,0,0,1,1,1], [1,1,1,0,0,1,1,0,1,1], [1,1,0,1,1,1,1,1,0,1], [1,0,1,0,0,1,1,1,1,0], [1,1,1,1,1,0,1,1,1,1]] m, n = 8, 10 # 8行,10列 entry = (1,0) # 迷宫入口 path = [entry] # 一个解(路径) paths = [] # 一组解 # 移动的方向(顺时针8个:N, EN, E, ES, S, WS, W, WN) directions = [(-1,0),(-1,1),(0,1),(1,1),(1,0),(1,-1),(0,-1),(-1,-1)] # 冲突检测 def conflict(nx, ny): global m,n,maze # 是否在迷宫中,以及是否可通行 if 0 <= nx < m and 0 <= ny < n and maze[nx][ny]==0: return False return True # 套用子集树模板 def walk(x, y): # 到达(x,y)格子 global entry,m,n,maze,path,paths,directions if (x,y) != entry and (x % (m-1) ==0 or y % (n-1) == 0): # 出口 #print(path) paths.append(path[:]) # 直接保存,未做最优化 else: for d in directions: # 遍历8个方向(亦即8个状态) nx, ny = x+d[0], y+d[1] path.append((nx,ny)) # 保存,新坐标入栈 if not conflict(nx, ny): # 剪枝 maze[nx][ny] = 2 # 标记,已访问(奇怪,此两句只能放在if区块内!) walk(nx, ny) maze[nx][ny] = 0 # 回溯,恢复 path.pop() # 回溯,出栈 # 解的可视化(根据一个解x,复原迷宫路径,'2'表示通路) def show(path): global maze import pprint, copy maze2 = copy.deepcopy(maze) for p in path: maze2[p[0]][p[1]] = 2 # 通路 pprint.pprint(maze) # 原迷宫 print() pprint.pprint(maze2) # 带通路的迷宫 # 测试 walk(1,0) print(paths[-1], '\n') # 看看最后一条路径 show(paths[-1])
效果圖
以上是詳解Python使用回溯法子集樹模板解決迷宮問題的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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