这篇文章主要介绍了Python使用回溯法解决迷宫问题,简单讲述了迷宫问题的原理并结合实例形式分析了Python基于回溯法子集树模板解决迷宫问题的相关操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python使用回溯法解决迷宫问题。分享给大家供大家参考,具体如下:
问题
给定一个迷宫,入口已知。问是否有路径从入口到出口,若有则输出一条这样的路径。注意移动可以从上、下、左、右、上左、上右、下左、下右八个方向进行。迷宫输入0表示可走,输入1表示墙。为方便起见,用1将迷宫围起来避免边界问题。
分析
考虑到左、右是相对的,因此修改为:北、东北、东、东南、南、西南、西、西北八个方向。在任意一格内,有8个方向可以选择,亦即8种状态可选。因此从入口格子开始,每进入一格都要遍历这8种状态。
显然,可以套用回溯法的子集树模板。
注意,解的长度是不固定的。
代码
# 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])
效果图
以上是详解Python使用回溯法子集树模板解决迷宫问题的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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