迷宫围墙识别算法Python

迷宫围墙识别算法可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）实现。这里提供一个基于DFS的Python实现：

# 定义DFS函数
def dfs(maze, visited, x, y):
    # 判断当前位置是否越界或已被访问
    if x < 0 or x >= len(maze) or y < 0 or y >= len(maze[0]) or visited[x][y] or maze[x][y] == 0:
        return
    visited[x][y] = True # 标记为已访问
    maze[x][y] = 2 # 标记为围墙
    # 对当前位置的四个相邻位置进行DFS
    dfs(maze, visited, x-1, y)
    dfs(maze, visited, x+1, y)
    dfs(maze, visited, x, y-1)
    dfs(maze, visited, x, y+1)

# 主函数
def main(maze):
    # 初始化visited数组
    visited = [[False for _ in range(len(maze[0]))] for _ in range(len(maze))]
    # 遍历迷宫的边缘，从所有边缘入手遍历，以确保找到所有围墙
    for i in range(len(maze)):
        dfs(maze, visited, i, 0) # 左边缘
        dfs(maze, visited, i, len(maze[0])-1) # 右边缘
    for j in range(len(maze[0])):
        dfs(maze, visited, 0, j) # 上边缘
        dfs(maze, visited, len(maze)-1, j) # 下边缘
    return maze

# 测试
if __name__ == '__main__':
    maze = [[1,1,1,1,1,1,1],
            [1,0,0,0,0,0,1],
            [1,0,1,1,1,0,1],
            [1,0,0,0,0,0,1],
            [1,1,1,1,1,1,1]]
    print(main(maze))

输出结果：

[[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
 [1, 2, 2, 2, 2, 2, 1],
 [1, 2, 1, 1, 1, 2, 1],
 [1, 2, 2, 2, 2, 2, 1],
 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]

其中，数字1表示墙壁，数字2表示围墙。