迷宫(dfs)

迷宫

X星球的一处迷宫游乐场建在某个小山坡上。
它是由10x10相互连通的小房间组成的。

房间的地板上写着一个很大的字母。
我们假设玩家是面朝上坡的方向站立,则:
L表示走到左边的房间,
R表示走到右边的房间,
U表示走到上坡方向的房间,
D表示走到下坡方向的房间。

X星球的居民有点懒,不愿意费力思考。
他们更喜欢玩运气类的游戏。这个游戏也是如此!

开始的时候,直升机把100名玩家放入一个个小房间内。
玩家一定要按照地上的字母移动。

迷宫地图如下:

UDDLUULRUL
UURLLLRRRU
RRUURLDLRD
RUDDDDUUUU
URUDLLRRUU
DURLRLDLRL
ULLURLLRDU
RDLULLRDDD
UUDDUDUDLL
ULRDLUURRR

请你计算一下,最后,有多少玩家会走出迷宫?
而不是在里边兜圈子。

请提交该整数,表示走出迷宫的玩家数目,不要填写任何多余的内容。

如果你还没明白游戏规则,可以参看一个简化的4x4迷宫的解说图:
在这里插入图片描述

答案:31

思路:dfs (标记、判断、递归、回溯)
1、当 移动后数组下标为 [i][0]、[i][11]、[0][i]、[11][i] 时判断为走出迷宫
2、移动前对当前位置进行标记,如果经过一次或几次移动后到达已标记过的位置,则说明无法走出迷宫


#include <iostream>
using namespace std;
char vis[12][12];	
int index[12][12];
int ans = 0;

//遍历 迷宫 
void dfs(char cr,int i,int j)
{
	//走不出迷宫 
	if(index[i][j] == 1)
	{
		return;
	}
	//走出迷宫 
	if(i == 0 || i == 11 || j == 0 || j == 11)
	{
		ans++; 
		return;
	 } 
	//没走过,标记 
	index[i][j] = 1;
	//向左走 
	if(cr == 'L')
	{
		dfs(vis[i][j-1],i,j-1); 
	} 
	//向右走 
	if(cr == 'R')
	{
		dfs(vis[i][j+1],i,j+1); 
	} 
	//向上走 
	if(cr == 'U')
	{
		dfs(vis[i-1][j],i-1,j); 
	} 
	//向下走 
	if(cr == 'D')
	{
		dfs(vis[i+1][j],i+1,j); 
	} 
	index[i][j] = 0;
}

int main(int argc, char** argv) {
	//迷宫 
	for(int i = 1; i <= 10; i++)
		for(int j = 1; j <= 10; j++)
			cin >> vis[i][j];
	
	//遍历判断 
	for(int i = 1; i <= 10; i++)
		for(int j = 1; j <= 10; j++)
			dfs(vis[i][j],i,j);

	cout << ans << endl;
	return 0;
}
### Python 实现迷宫深度优先搜索 (DFS) 为了实现迷宫中的深度优先搜索,可以采用栈结构或递归方法。下面展示的是使用递归来遍历迷宫并寻找出路的方法。 #### 定义迷宫 首先定义一个二维列表表示迷宫,其中 `0` 表示可通过的空间而 `1` 则代表墙壁不可通过: ```python maze = [ [1, 1, 1, 1, 1], [1, 0, 0, 0, 1], [1, 1, 1, 0, 1], [1, 0, 0, 0, 1], [1, 1, 1, 1, 1] ] start_position = (1, 1) end_position = (3, 3) ``` #### DFS 函数设计 接下来创建一个名为 `dfs` 的函数用于执行实际的搜索操作。此函数接收当前坐标作为参数,并返回布尔值指示是否找到了出口路径[^1]。 ```python def dfs(maze, start, end): stack = [(start[0], start[1])] while stack: pos = stack.pop() if pos == end: return True for direction in [(0,-1), (-1,0), (0,1), (1,0)]: next_pos = (pos[0]+direction[0], pos[1]+direction[1]) if is_valid_move(maze, next_pos): maze[next_pos[0]][next_pos[1]] = -1 # Mark as visited stack.append(next_pos) return False def is_valid_move(maze, position): row, col = position rows, cols = len(maze), len(maze[0]) if not(0 <= row < rows and 0 <= col < cols): return False value_at_pos = maze[row][col] if value_at_pos != 0: return False return True ``` 这段代码实现了基本的功能框架,但是还需要一些辅助功能来标记访问过的节点以及判断移动的有效性。这里假设起点和终点都是开放区域(`0`)并且不会位于边界处。 #### 可视化解决方案 一旦完成了上述逻辑部分的工作之后就可以考虑如何直观地显示最终的结果了。一种简单的方式就是再次打印整个迷宫数组,在已经走过的路上留下特殊的标志字符以便区分未探索过的地方和其他状态的位置[^2]。 ```python for i in range(len(maze)): for j in range(len(maze[i])): if maze[i][j]==-1: print('X', end=' ') # Visited path marker elif maze[i][j]==0 or maze[i][j]==1: print({0:' ', 1:'#'}[maze[i][j]], end=' ') print() if dfs(maze, start_position, end_position): print("\nPath found!") else: print("\nNo Path Found.") ``` 以上就是一个完整的Python程序用来模拟迷宫内的深度优先搜索过程。当然这只是一个基础版本,对于更复杂的场景可能需要进一步调整算法细节或是引入额外的数据结构支持。
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