迷宫问题求解——C++

迷宫问题思路

根据昨天的博客,有如下几种解决方案

  1. 克鲁斯卡尔 ,为避免死循环,需要设定优化路径的次数。
  2. Prim,为避免死循环,需要设定优化路径的次数,暂定200次。
  3. BFS , 实现简单,无死循环。
  4. DFS , 实现简单,无死循环,复杂度较低。
  5. 动态规划,实时根据权重调整方向,目前看来最合适的解决方案。需要以数据证明。

综上,本次优先选择BFS,首先不存在死循环的风险,其次算法复杂度较低,容易理解且实现。适合初步练手。

一. 思路及程序算法

首先建立迷宫,将其看作点位矩阵,先把墙堆起来,剩下的就是路。

而每个点都有四个方向(上、下、左、有),每个方向上都对应一个点。在这四个点中,有一个点是当前站立点的“上一个点”,另外三个点是当前站立点的“下一个点”,如图1.1所示,红色框为当前站立点,蓝色框为“上一个点”,黄色框为三个“下一个点”。

图1.1站立点的四个方向

当前站立点有三种状态,分别是“终点”、“通路”和“死路”。如果当前站立点是“终点”,则停止搜索;如果当前站立点是“通路”,则向下继续走;如果当前站立点是“死路”,则要向回走,然后搜索其它路径。其流程如图1.2所示。

图1.2判断迷宫路径流程图

二. 实现

实现效果如图2.1所示:

图2.1 BFS迷宫求解实现图


BFS迷宫求解实现代码如下:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define coordi(x,y) ( m*(x-1)+y )
const int maxn = 30;
const int dx[] = {0,0,1,-1};
const int dy[] = {1,-1,0,0};

int mp[maxn+10][maxn+10];
int nxtx[maxn+10][maxn+10];
int nxty[maxn+10][maxn+10];
bool vis[maxn+10][maxn+10];
int fa[(maxn+10)*(maxn+10)];
int n , m;
int stx , sty , edx , edy;

inline int check( int x , int y )
{
    return 1<=x && x<=n && 1<=y && y<=m;
}
inline void print_map()
{
    puts("\n==============================================");
    for( int i = 1; i <= n; i++ )
    {
        for( int j = 1; j <= m; j++ )
            printf("%c",mp[i][j]);
        putchar(‘\n‘);
    }
    puts("==============================================");
}
// 并查集
int getfa( int x )
{
    return x==fa[x]?x:fa[x] = getfa(fa[x]);
}
void unio( int a , int b )
{
    int fx = getfa(a) , fy = getfa(b);
    if ( fx != fy ) fa[fx] = fy;
}
// 并查集

void connect()
{
    int t = n*m/3*2;
    for( int i = 1; i <= n*m; i++ ) fa[i] = i;
    int fs = getfa(coordi(stx,sty)) , ft = getfa(coordi(edx,edy));
    while( fs != ft || t > 0 )
    {
        t--;
        int px = rand()%n+1 , py = rand()%m+1;
        if ( mp[px][py] == ‘X‘ )
        {
            mp[px][py] = ‘.‘;
            for( int k = 0 ; k< 4; k++ )
            {
                int xx = px + dx[k] , yy = py + dy[k];
                if ( check(xx,yy) && mp[xx][yy] != ‘X‘ ) unio( coordi(px,py) , coordi(xx,yy) );
            }
        }
        fs = getfa(coordi(stx,sty)) , ft = getfa(coordi(edx,edy));
    }
}

void init()
{
    srand(time(0));
    n = rand()%maxn+10;
    m = rand()%maxn+10;
    cout<<"map size : "<<n<<" * "<<m<<endl;
    for( int i = 1; i <= n; i++ )
        for( int j = 1; j <= m; j++ ) mp[i][j] = ‘X‘;
    stx = rand()%n+1 , sty = rand()%m+1;
    edx = rand()%n+1 , edy = rand()%m+1;
    while( abs(edx-stx) + abs(edy-sty) <= 1 ) edx = rand()%n+1 , edy = rand()%m+1;
    mp[stx][sty] = ‘S‘ , mp[edx][edy] = ‘T‘;
    cout<<"start:("<<stx<<","<<sty<<")"<<endl;
    cout<<"end:("<<edx<<","<<edy<<")"<<endl;
    connect();
    print_map();
}

void print_path() // path = ‘*‘  st = S , ed = T   ,  road = . , wall =  X
{
    int x = edx , y = edy;
    while( !( x == stx && y == sty ) )
    {
        mp[x][y] = ‘*‘;
        int tx = nxtx[x][y];
        y = nxty[x][y];
        x = tx;
    }
    mp[edx][edy] = ‘T‘;
    print_map();
}

void bfs()
{
    queue< pair<int,int> > q;
    q.push( make_pair(stx,sty) );
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    vis[stx][sty] = true;
    while( !q.empty() )
    {
        pair<int,int> temp = q.front();
        q.pop();
        if ( temp.first == edx && temp.second == edy )
        {
            print_path();
            return;
        }
        for( int k = 0; k < 4; k++ )
        {
            int xx = temp.first + dx[k] , yy = temp.second + dy[k];
            if ( !check(xx,yy) || vis[xx][yy] || mp[xx][yy] == ‘X‘ ) continue;
            vis[xx][yy] = 1 , nxtx[xx][yy] = temp.first , nxty[xx][yy] = temp.second;
            q.push( make_pair(xx,yy) );
        }
    }
}

int main()
{
    init();
    bfs();
    return 0;
}


迷宫问题求解——C++

原文地址:https://www.cnblogs.com/Solomon-xm/p/9363952.html

时间: 2024-08-29 10:06:09

迷宫问题求解——C++的相关文章

迷宫问题求解(一)利用栈与递归求解出口

本文适合于对迷宫问题已有初步研究,或阅读代码能力较强的人. 因此,如果你对迷宫问题一无所知,请参考其他更详细的资料. 迷宫问题,是一个对栈(Stack)典型应用的例子之一. 假如,有如下10X10的迷宫(0代表通路,1代表障碍),我们需要用写程序来找出迷宫的出口. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0

迷宫问题求解之“穷举+回溯”(一)(转载)

求迷宫从入口到出口的所有路径是一个经典的程序设计问题,求解迷宫,通常采用的是“穷举+回溯”的思想,即从入口开始,顺着某一个方向出发,若能够走通,就继续往前走:若不能走通,则退回原路,换一个方向继续向前探索,直到所有的通路都探寻为止.因此本文依据这种“穷举+回溯”的思想,设计一个求解迷宫的程序. 1 问题分析 为了保证在任何位置上都能够退回原路,显然需要使用一个先进后出的数据结构来保存已经探寻过的位置,因此在程序求解迷宫路径的过程中采用栈这种数据结构. 迷宫是一个二维地图,其中含有出口和入口,障碍

数据结构之迷宫问题求解(二)迷宫的最短路径

上篇文章我们讨论了,迷宫问题的普通求解问题,这篇文章我们继续深入,求迷宫的最短路径. 要想求迷宫的最短路径,一个很简单的方法就是再设置一个Min栈,用来放最短路径,每找到一个出口,就将path栈与Min栈进行比较,如果path栈更小,则赋值给Min. 而在上篇文章中,我们将走过的路径做了标记,每走一个坐标,就把那个坐标置为3,直至找到出口. 因此如果用这种标记方式,显然是会出现问题的. 所以我们需要换种标记方式! 最终....我决定,使出口的值为2,每走一步使当前位置标记变为是上一位置标记再加1

栈的运用---迷宫

实验2-1 栈与迷宫求解 [实验目的] 1.熟悉C语言的上机环境VC6,掌握C语言程序设计方法与特点. 2.掌握栈的顺序存储结构的定义及C语言实现. 3.掌握栈的顺序存储结构上的各种基本操作. 4.应用栈实现迷宫通路算法. 5.迷宫求解的关键结构定义及C语言实现. [问题说明] 一个迷宫可用n阶方阵表示,1表示能通过,0 表示不能通过.现假设老鼠从左上角[1,1]进入迷宫,编写算法,寻求一条从右下角[n,n] 出去的路径.下图是一个迷宫的示意图: 迷宫示意图 [算法基本思想] 迷宫求解是栈的一个

迷宫问题(MazePath)的求解——利用回溯法(backtracking)

迷宫问题(MazePath)的求解--利用回溯法(backtracking) 1. 迷宫问题的提法 迷宫问题是典型的图的搜索问题. 假设一个迷宫,只有一个入口和一个出口.如果从迷宫的入口到达出口,途中不出现行进方向错误,则得到一条最佳路线. 为此,用一个二维数组maze[m][p]来表示迷宫. (1)当数组元素maze[i][j]=1 (0≤i≤m-1,1≤j≤p-1),表示该位置是墙壁,不能通行. (2)当数组元素maze[i][j]=0 (0≤i≤m-1,1≤j≤p-1),表示该位置是通路,

栈的简单应用-迷宫问题

                                             迷宫问题 迷宫问题一直是计算机工作者感兴趣的问题,因为它可以展现栈的巧妙应用, 这里将利用栈开发一个走迷宫程序,虽然在发现正确路径前,程序要尝试许多 错误路径,但是,一旦发现,就能够重新走出迷宫,而不会再去尝试任何错误路径. 迷宫问题求解 计算机中可以用如图所示的方块图表示迷宫.图中空白方块为通道,蓝色方块为墙 迷宫的储存可以使用二维数组,其中"0"代表墙值,"1"代表通路.由

数据结构迷宫算法实现c语言

迷宫问题求解是一个非常经典的算法问题,该问题要求程序能根据用户的输入的长和宽去初始化迷宫,接着给用户提供两个选择,用户可以选择在迷宫里手动或自动生成指定个数的障碍,接着程序会自动找到一条能够从入口走到出口的路径,并且输出该路径 下面开始分析,因为迷宫是由多个点组成的,那么要实现上述功能,我们可以定义一个结构体去存放每个点的横纵坐标去表示位置,还需要用到一个二维数组去存放迷宫,在迷宫里有三种状态,0代表通路,1代表障碍,2代表已经走过的路,那么可以将指定的值一一赋给数组中每个元素,迷宫里的点是需要

如何找到迷宫出口

一.问题描述 给出如下的矩阵 1 1 1 1 0 0 0 1 1 9 0 0 1 1 1 1 其中1代表此位置是可以通过的,0代表此位置是不可通过的,要从起点开始,确定是否存在这样一条路径,可以从起点找到数字9.也就是找到这样一条路径1->1->1 ...... ->9.这个问题是寻找迷宫出口的变形.可以将9看成是迷宫的出口,而给出的开始位置是迷宫的入口,寻找一条路径. 二.问题求解 当矩阵阶数不是太大的时,可以使用递归来求解,但是,当矩阵的阶数变得很大时,则需要使用另外的方法进行计算,

Java数据结构之回溯算法的递归应用迷宫的路径问题

一.简介 回溯法的基本思想是:对一个包括有很多结点,每个结点有若干个搜索分支的问题,把原问题分解为对若干个子问题求解的算法.当搜索到某个结点.发现无法再继续搜索下去时,就让搜索过程回溯(即退回)到该结点的前一结点,继续搜索这个结点的其他尚未搜索过的分支:如果发现这个结点也无法再继续搜索下去时,就让搜索过程回溯到这个结点的前一结点继续这样的搜索过程:这样的搜索过程一直进行到搜索到问题的解或搜索完了全部可搜索分支没有解存在为止. 该方法可以使用堆栈实现.也可以使用递归实现,递归实现的话代码比较简单,