详解Python使用回溯法子集树模板解决迷宫问题

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！