golang 迷宫代码实现
迷宫游戏在计算机编程领域中是一个非常经典的算法问题，也是一个很好的锻炼编程能力和算法思维的案例。本文将介绍如何用GO语言实现迷宫游戏代码。
首先，我们需要初始化迷宫地图，建立一个矩阵来表示迷宫。实现过程中，我们可以将每个迷宫单元格看作一个节点，并将其用二维数组表示。 迷宫单元格的值可以表示当前位置可以走或不能走的情况。
我们可以将迷宫的墙壁用0表示，可以移动的空间用1表示。在迷宫地图初始化时，将所有初始格子都设为0。 将迷宫边缘的格子设置为0，表示不能够走。 迷宫边缘的设置可以让我们在寻找解决方案时，更加方便地处理边缘节点。
下面是代码实现：
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}
}我们可以使用深度优先搜索（DFS）算法来实现从迷宫的起点走向终点，并标记出所有通路。DFS算法依靠栈的方式， 沿着一个方向继续走下去，直到走到一个确定的终点，或者走到无法继续走下去的位置 。如果到达了无法继续前进的位置，我们将回溯到上一个位置并重复这个过程，直到找到终点或者所有路径都被遍历完成。
下面是使用DFS算法实现的代码：
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))
}
}虽然DFS算法可以找到通往终点的所有路径，但它并不能找到最短路径 。为了找到最短路径，我们需要使用广度优先搜索（BFS）算法 。BFS算法是一个寻找最短路径的算法。
BFS算法依靠队列的方式，从起点出发，扩展当前队列的所有邻居节点，直到到达终点。 当我们找到终点时，我们需要按照反方向回溯，并标记出最短路径 。
下面是使用BFS算法实现的代码：
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
}
}
}
}在上面的代码中，我们定义了一个node结构体，其中包括了节点坐标和走到这个节点的距离 。在BFS算法中，我们使用一个队列来存储当前需要搜索的节点，并使用一个map来记录已经走过的节点，避免重复搜索。在搜索过程中，我们记录下每个节点走到起点的距离，直到找到终点。之后我们回溯遍历最短路径，并将路径标记为path。
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