dijkstra算法 迷宫问题 python

好的，我理解您的问题是关于使用Dijkstra算法解决迷宫问题的Python实现。下面是一个简单的示例代码，希望能对您有所帮助：

import heapq

def dijkstra(maze, start, end):
    # 迷宫中可行走的四个方向
    directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]
    m, n = len(maze), len(maze[0])
    # 初始化距离矩阵
    distance = [[float('inf')] * n for _ in range(m)]
    distance[start[0]][start[1]] = 0
    # 初始化堆
    heap = [(0, start)]
    while heap:
        d, node = heapq.heappop(heap)
        if node == end:
            return d
        if distance[node[0]][node[1]] < d:
            continue
        for direction in directions:
            x, y = node[0] + direction[0], node[1] + direction[1]
            if 0 <= x < m and 0 <= y < n and maze[x][y] == 0:
                new_d = d + 1
                if new_d < distance[x][y]:
                    distance[x][y] = new_d
                    heapq.heappush(heap, (new_d, (x, y)))
    return -1  # 无法到达终点

其中，`maze`是迷宫矩阵，0表示可走，1表示墙壁；`start`和`end`分别是起点和终点的坐标，例如`(0, 0)`表示左上角。

这段代码使用了堆优化的Dijkstra算法来求出起点到终点的最短距离。具体实现过程是：

1. 初始化距离矩阵，起点的距离为0，其余点的距离为无穷大；
2. 将起点加入堆中，并以起点为起点，开始向四周扩展；
3. 如果新扩展的点可以到达且距离更短，则更新距离，并将其加入堆中；
4. 重复2-3步骤，直到堆为空或者找到了终点。

最后，如果找到了终点，返回起点到终点的最短距离；否则，说明无法到达终点，返回-1即可。

希望这个示例代码对您有所帮助！