扫地机器人路径算法代码

当然，我可以为您提供一个简单的示例代码，演示如何使用深度优先搜索（DFS）算法来生成扫地机器人的路径。请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和逻辑。

def find_path(grid, start, end):
    rows = len(grid)
    if rows == 0:
        return []
    cols = len(grid[0])
    if cols == 0:
        return []

    # 定义方向，上右下左
    directions = [(-1, 0), (0, 1), (1, 0), (0, -1)]

    def dfs(row, col, path):
        if row < 0 or row >= rows or col < 0 or col >= cols:
            return False
        if grid[row][col] != 0:
            return False
        if (row, col) == end:
            return True

        grid[row][col] = -1  # 标记已经访问过

        for direction in directions:
            new_row, new_col = row + direction[0], col + direction[1]
            if dfs(new_row, new_col, path):
                path.append((new_row, new_col))
                return True

        return False

    path = []
    path.append(start)
    dfs(start[0], start[1], path)
    return path


# 示例使用
grid = [
    [0, 0, 0, 0, 0],
    [1, 1, 1, 1, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 1, 1, 1, 1],
    [0, 0, 0, 0, 0]
]
start = (0, 0)
end = (4, 4)
path = find_path(grid, start, end)
print(path)

这是一个简单的深度优先搜索（DFS）算法示例，用于在给定的网格中找到从起点到终点的路径。在这个示例中，0表示可以通过的空地，1表示障碍物。算法使用递归实现DFS，并通过标记已访问过的格子来避免重复搜索。最终返回从起点到终点的路径。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要更复杂的算法和逻辑来处理不同的情况和约束条件。