制作迷宫地图和行走路线(5)
说在前面
前4节课我们都是直接绘制随机迷宫图案,没有存储迷宫中各坐标点是通道还是墙壁的信息,这与通常的迷宫地图不一样。本节课我们使用传统的方法来绘制迷宫地图,即利用二维数组存储迷宫各坐标点信息,再根据二维数组绘制迷宫地图。
程序先生成随机二维数组,然后手动修改坐标点信息,以便绘制想要的地图。有了二维数组之后,就可以采用深度优先搜索算法来绘制地图了。地图绘制好了后,可以输入起点和终点坐标,根据深度优先搜索或者广度优先搜索算法寻找行走路线,其中使用广度优先搜索算法获得的是最短路径。
第5节 使用深度优先搜索算法绘制二维迷宫
我们在主函数中定义二维数组maze来表示地图,maze的元素值只有两种情况,1表示通道,0表示墙壁。先为maze随机赋值,输出其值后,复制粘贴回代码中,可以直观地看到各元素值,再手动修改坐标点信息,以便绘制想要的地图。
除了存储地图信息的二维数组maze,我们还定义了一个二维数组book,用来标记某个位置是否已经去过,以免重复访问同一位置。
参考代码如下:
w, h = 20, 20
maze = [[random.randint(0,1) for j in range(w)] for i in range(h)]
for i in range(h):
print(maze[i])
maze = [[1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ],
[ ]]
book = [[0] * w for i in range(h)] #标记该位置是否已经去过
2.使用深度优先搜索算法绘制迷宫地图:
根据maze存储的地图信息,我们可以调用函数dfs(),采用深度优先搜索算法来绘制迷宫地图。因为地图中所有通道不一定都是连通的,也就是说一次深搜不一定能把所有的通道都绘制出来,所以需要遍历每一个位置,每遇到未被访问过的通道,都要调用函数dfs()。直到把所有的通道都绘制出来。
主函数中调用函数的代码如下:
for i in range(h):
for j in range(w):
if maze[i][j] == 1 and book[i][j] == 0:
tt.penup()
dfs(i, j)
自定义函数dfs()有两个参数r和c,分别表示当前格子在二维数组maze中的行、列下标。若当前位置(r, c)为未访问过的通道,则调用函数draw_rectangle()在该处绘制白色矩形。接下来遍历(r, c)的周围位置,若能走通,则递归去绘制下一个点,否则回溯到上一个位置。
自定义函数及函数头说明如下:
'''
函数功能:以(x, y)作为左上角坐标,绘制宽、高分别为w、h的矩形,并填充颜色c
函数名:draw_rectangle(x, y, w, h)
参数表:x,y -- 表示矩形在屏幕中的左上角坐标;
w,h -- 表示矩形的宽和高;
c -- 表示矩形的填充颜色。
返回值:直接使用画笔绘制并填充矩形,不需要返回值。
'''
def draw_rectangle(x, y, w, h, c):
tt.penup()
tt.goto(x, y)
tt.pendown()
tt.color(c)
tt.begin_fill()
for i in range(2):
tt.forward(w)
tt.right(90)
tt.forward(h)
tt.right(90)
tt.end_fill()
'''
函数功能:使用深度优先搜索来生成迷宫
函数名:dfs(r, c)
参数表:r,c -- 表示当前格子在二维数组maze中的行列下标。
返回值:把二维数组book当做全局变量,直接使用画笔绘制迷宫通道,不需要返回值。
'''
def dfs(r, c):
# 标记(r, c)来过
book[r][c]= 1
# 绘制(r, c)
draw_rectangle(start_x+c*size-size//2, start_y-r*size+size//2, size, size, 'white')
# (r, c)的上下左右位置
d = [(r - 1, c), (r + 1, c), (r, c - 1), (r, c + 1)]
for (i, j) in d:
# 选所有可以走的下一个点,如果此点在范围内并且没去过
if 0<=i
and 0<=jand maze[i][j]==1 and book[i][j]==0: # 递归去走下一个点
dfs(i, j)
3.使用深度优先搜索寻找并绘制路径:
绘制好迷宫地图以后,就可以输入起点和终点坐标,寻找连接二者的路径了。因为在绘制地图过程中,二维数组book的值发生了变化,所以需要先将book归零,以便重新遍历地图。
我们从起点(r1, c1)开始,调用函数dfs_ans(),使用深度优先搜索算法来寻找路径。设置全局变量ans用来逆序存储路线上的各个格子的行列下标。待找到从起点到终点的路径以后,再调用函数display_ans()绘制路径。
主函数中调用函数的代码如下:
tt.delay(1)
r1, c1 = [int(i) for i in input("起点行列下标:").split()]
r2, c2 = [int(i) for i in input("终点行列下标:").split()]
book = [[0] * w for i in range(h)] # 将book归零,重新遍历地图
book[r1][c1] = 1
ans = []
dfs_ans(r1, c1)
ans.append((r1, c1))
display_ans()
tt.done()
自定义函数dfs_ans()与函数dfs()的结构相似,都是两个参数r和c,用来表示当前格子在二维数组maze中的行、列下标。若当前位置(r, c)恰好为终点,则直接返回True;否则遍历其周围的格子,递归处理下一个可通行的位置。若当前格子与终点连通,将当前格子行列下标加入到ans,并返回True。
程序有一个有趣的地方,就是随机打乱数组d的元素顺序,这样遍历d时,下一个位置是随机的,从而导致每次运行程序时可以得到不同的搜索路线。
自定义函数display_ans()根据ans的值,绘制使用深度优先搜索获得的路径。因为列表ans是按照从终点到起点的顺序存储位置坐标的,故在绘制路径时,需要逆序遍历ans,才能绘制从起点到终点的路径。
自定义函数及函数头说明如下:
'''
函数功能:使用深度优先搜索来寻找路径
函数名:dfs_ans(r, c)
参数表:r,c -- 表示当前格子在二维数组maze中的行列下标。
返回值:把列表book和ans当做全局变量,若从当前格子能够到达终点,返回True,否则False。
'''
def dfs_ans(r, c):
if r==r2 and c==c2:
return True
# (r, c)的上下左右位置
d = [(r - 1, c), (r + 1, c), (r, c - 1), (r, c + 1)]
# 打乱位置,下一个位置是随机的,这样每次的搜索路线可能不一样
random.shuffle(d)
for (i, j) in d:
if 0<=i
and 0<=jand maze[i][j]==1 and book[i][j]==0: book[i][j] = 1
# 递归去走下一个点
if dfs_ans(i, j): # 若当前格子与终点连通,将当前格子行列下标加入到ans
ans.append((i, j))
return True
return False
'''
函数功能:根据ans的值,绘制使用深度优先搜索获得的路径
函数名:display_ans()
参数表:直接使用列表ans的元素值,不需要任何参数。
返回值:直接利用画笔绘制路线,不需要返回值。
'''
def display_ans():
tt.speed(1)
tt.pensize(size*0.5) # 路线粗细
tt.color("red")
tt.penup()
tt.goto(start_x+ans[-1][1]*size, start_y-ans[-1][0]*size)
tt.pendown()
for (r, c) in ans[-2::-1]: #逆序遍历ans,刚好可以顺序输出从起点到终点的路线
tt.goto(start_x+c*size, start_y-r*size)
课后练习
本文展示的成品效果图中,有红、绿两种颜色的路径,其中红色为采用深度优先搜索算法获得的路径,绿色路径较短,它是采用广度优先搜索算法获得的最短路径。
现在请你在原有代码的基础上,增加程序功能,自定义相关函数,使用广度优先搜索算法寻找路径,并用绿色画笔把路径绘制出来。
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