Python使用回溯法子集树模板解决迷宫问题示例

概述本文实例讲述了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：

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],[0,[1,0],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)]# 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,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

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python使用回溯法子集树模板解决迷宫问题示例全部内容，希望文章能够帮你解决Python使用回溯法子集树模板解决迷宫问题示例所遇到的程序开发问题。

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