golang 迷宫代码实现

时间：2023-05-15 12:50

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 byteconst (    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Gxl网其它相关文章！