golang 迷宫代码实现

2023-05-15 10:05:34 173人浏览泡泡鱼

摘要

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。初始化迷宫地图首先，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

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。

初始化迷宫地图

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}
}

在迷宫中走出通路

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))
    }
}

在迷宫中找到最短路径

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。

以上就是golang 迷宫代码实现的详细内容，更多请关注编程网其它相关文章！

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