golang 迷宮程式碼實作
迷宮遊戲在電腦程式設計領域中是一個非常經典的演算法問題，也是一個很好的鍛鍊程式設計能力和演算法思維的案例。本文將介紹如何用GO語言實現迷宮遊戲程式碼。
首先，我們需要初始化迷宮地圖，建立一個矩陣來表示迷宮。實現過程中，我們可以將每個迷宮單元格視為一個節點，並將其以二維數組表示。迷宮單元格的值可以表示目前位置可以走或不能走的情況。
我們可以將迷宮的牆壁用0表示，可以移動的空間用1表示。在迷宮地圖初始化時，將所有初始格子都設為0。將迷宮邊緣的格子設為0，表示不能夠走。迷宮邊緣的設定可以讓我們在尋找解決方案時，更方便地處理邊緣節點。
下面是程式碼實作：
type point struct{x, y int}
func (p point)add(other point)point {
return point{p.x + other.x, p.y + other.y}
}
var directions = [4]point{
{-1, 0}, {0, -1}, {1, 0}, {0, 1},
}
func (g Grid)at(p point) gridValue {
if p.x < 0 || p.x >= g.width {
return wall
}
if p.y < 0 || p.y >= g.height {
return wall
}
return g.cells[p.y][p.x]
}
func (g Grid)set(p point, v gridValue) {
g.cells[p.y][p.x] = v
}
type Grid struct {
width, height int
cells [][]gridValue
}
type gridValue byte
const (
empty gridValue = iota
wall
start
end
path
)
func newGrid(width, height int) Grid {
cells := make([][]gridValue, height)
for i := range cells {
cells[i] = make([]gridValue, width)
for j := range cells[i] {
cells[i][j] = empty
}
}
return Grid{width: width, height: height, cells: cells}
}我們可以使用深度優先搜尋（DFS）演算法來實作從迷宮的起點走向終點，並標示出所有通路。 DFS演算法依靠堆疊的方式， 沿著一個方向繼續走下去，直到走到一個確定的終點，或走到無法繼續走下去的位置 。如果到達了無法繼續前進的位置，我們將回溯到上一個位置並重複這個過程，直到找到終點或所有路徑都被遍歷完成。
下面是使用DFS演算法實現的程式碼：
func (g Grid)solveDFS() {
start := g.findStart()
g.dfsRecursive(start)
}
func (g Grid)findStart() point {
for y, row := range g.cells {
for x, value := range row {
if value == start {
return point{x, y}
}
}
}
panic("start point not found")
}
func (g Grid)dfsRecursive(current point) {
if !g.inBounds(current) || g.at(current) == wall {
return
}
if g.at(current) == end {
return
}
g.set(current, path)
for _, direction := range directions {
g.dfsRecursive(current.add(direction))
}
}雖然DFS演算法可以找到通往終點的所有路徑，但它並不能找到最短路徑。為了找到最短路徑，我們需要使用廣度優先搜尋（BFS）演算法 。 BFS演算法是一個尋找最短路徑的演算法。
BFS演算法依靠佇列的方式，從起點出發，擴展目前佇列的所有鄰居節點，直到到達終點。當我們找到終點時，我們需要按照反方向回溯，並標記出最短路徑 。
下面是使用BFS演算法實現的程式碼：
type node struct {
point
distance int
}
func (g Grid)solveBFS() {
start := g.findStart()
queue := []node{{point: start}}
seen := map[point]bool{start: true}
for len(queue) > 0 {
current := queue[0]
queue = queue[1:]
if g.at(current.point) == end {
g.markShortestPath(current)
return
}
for _, direction := range directions {
next := current.add(direction)
if !g.inBounds(next) || seen[next] || g.at(next) == wall {
continue
}
seen[next] = true
queue = append(queue, node{point: next, distance: current.distance + 1})
}
}
}
func (g Grid)markShortestPath(current node) {
for ; g.at(current.point) != start; current.distance-- {
g.set(current.point, path)
for _, direction := range directions {
next := current.add(direction)
if g.at(next) == path && current.distance - 1 == g.at(next).distance {
current.point = next
break
}
}
}
}在上面的程式碼中，我們定義了一個node結構體，其中包含了節點座標和走到這個節點的距離 。在BFS演算法中，我們使用一個佇列來儲存目前需要搜尋的節點，並使用一個map來記錄已經走過的節點，避免重複搜尋。在搜尋過程中，我們記錄下每個節點走到起點的距離，直到我們找到終點。之後我們回溯遍歷最短路徑，並將路徑標記為path。
以上是golang 迷宮代碼實現的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
