迷宫求解Python

好的，关于迷宫求解，你可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法来解决。下面是一个简单的DFS算法的Python实现：

def dfs(maze, start, end):
    stack = [start]
    visited = set()
    while stack:
        x, y = stack.pop()
        if (x, y) == end:
            return True
        if (x, y) in visited:
            continue
        visited.add((x, y))
        for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]:
            nx, ny = x + dx, y + dy
            if 0 <= nx < len(maze) and 0 <= ny < len(maze[0]) and maze[nx][ny] != '#' and (nx, ny) not in visited:
                stack.append((nx, ny))
    return False

其中，maze是一个二维列表，表示迷宫；start和end分别是起点和终点的坐标。

相关问题

求解迷宫问题python代码

好的，以下是一个简单的迷宫问题的python代码实现：

# 定义迷宫
maze = [
    [0, 1, 0, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 1, 0, 1],
    [1, 1, 0, 0, 1, 0],
    [0, 0, 1, 0, 0, 1],
    [1, 0, 0, 0, 1, 1],
    [

回溯算法求解迷宫问题python

以下是使用回溯算法求解迷宫问题的Python代码：

def solve_maze(maze):
    # 定义一个二维数组，用于记录路径
    solution = [[0] * len(maze) for _ in range(len(maze))]
    # 定义一个列表，用于记录路径
    path = []
    # 调用回溯函数
    if backtrack(maze, 0, 0, solution, path):
        return path
    else:
        return "No solution found"


def backtrack(maze, row, col, solution, path):
    # 如果到达了终点，返回True
    if row == len(maze) - 1 and col == len(maze) - 1:
        solution[row][col] = 1
        path.append((row, col))
        return True
    # 如果当前位置可以走
    if is_valid(maze, row, col):
        # 标记当前位置已经走过
        solution[row][col] = 1
        # 将当前位置加入路径
        path.append((row, col))
        # 向下走
        if backtrack(maze, row + 1, col, solution, path):
            return True
        # 向右走
        if backtrack(maze, row, col + 1, solution, path):
            return True
        # 如果都走不通，回溯
        solution[row][col] = 0
        path.pop()
    return False


def is_valid(maze, row, col):
    # 判断当前位置是否越界或者已经走过或者当前位置为0
    if row < 0 or col < 0 or row >= len(maze) or col >= len(maze) or maze[row][col] == 0:
        return False
    return True