不太规则的迷宫生成算法1

之前都说的比较方正,比较矩形的迷宫,现在来考虑一下,斜向迷宫

所谓斜向迷宫,就是所有墙,都是斜了45度,结构和原来的不太一样:

 ╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲
╲    ╱     ╱  ╲    ╱
╱ ╱  ╲ ╲╱ ╱ ╱  ╲╱  ╲
╲╱ ╱ ╱╲ ╲  ╱╲ ╲ ╲ ╲╱
╱ ╱ ╱ ╱ ╱╲╱  ╲ ╲   ╲
╲ ╲ ╲ ╲ ╲ ╲ ╲ ╲ ╲╱ ╱
╱  ╲   ╲  ╱ ╱ ╱ ╱╲ ╲
╲╱ ╱╲╱ ╱ ╱ ╱╲ ╲   ╲╱
╱  ╲  ╱╲ ╲  ╱ ╱╲ ╲ ╲
╲ ╲ ╲  ╱╲ ╲╱╲   ╲╱ ╱
╱ ╱ ╱ ╱  ╲   ╲╱╲  ╱╲
╲╱ ╱ ╱╲ ╲ ╲╱ ╱╲ ╲╱ ╱
╱  ╲  ╱ ╱ ╱ ╱  ╲   ╲
╲╱ ╱╲╱ ╱╲  ╱╲ ╲ ╲ ╲╱
╱        ╲    ╱    ╲
╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲╱╲ 

 

这里显示的效果不太好,你复制到记事本,用宋体字看就很清楚了。

细心的你,可能会发现,其实能用之前的规则迷宫,生成时做一些变形,

然后输出部分也相应修改一下,就可以做出来了,这个难度不高,

我也觉得不需要解释很多,直接给大家代码吧:

 

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#define MAZE_MAX    100
char map[MAZE_MAX+2][MAZE_MAX+2];
char *s[] = {" ","╲","╱"};
int search(int x,int y)
{
    static int d[4][2]={0,1,1,0,0,-1,-1,0};
    int zx=x*2,zy=y*2,next,turn,i;
    map[zx][zy]=1; turn=rand()%2? 1:3;
    for(i=0,next=rand()%4;i<4;i++,next=(next+turn)%4)
        if(map[zx+2*d[next][0]][zy+2*d[next][1]]==0)
            map[zx+d[next][0]][zy+d[next][1]]=1,
            search(x+d[next][0],y+d[next][1]);
    return 0;
}
void Make_Maze(int x,int y)
{
    int z1;
    for(z1=0;z1<=2*x;z1+=2)map[z1][2*x-z1]=1,map[2*y+z1][2*y+2*x-z1]=1;
    for(z1=0;z1<=2*y;z1+=2)map[z1][2*x+z1]=1,map[2*x+z1][z1]=1;
    map[1][2*x]=1;map[2*x+2*y-1][2*y]=1;
    srand((unsigned)time(NULL));
    search(x,y);
}
int main(void)
{
    int x=10,y=8,z1,z2,tx,ty;
    Make_Maze(x,y);
    for (z2=0; z2<y*2; z2+=1)
    {
        for (z1=0; z1<x*2; z1+=2)
        {
            ty = 2*x+z2-z1;
            tx = z2+z1+1;
            fputs(map[tx][ty]?*s:z2&1?s[1]:s[2],stdout);
            --ty; ++tx;
            fputs(map[tx][ty]?*s:z2&1?s[2]:s[1],stdout);
        }
        putchar(10);
    }
    return 0;
}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值