python 迷宫问题

迷宫问题可以用深度优先搜索、广度优先搜索和A*算法等多种方法来解决。下面我给你讲解一下深度优先搜索的解法。

首先，我们需要将迷宫表示成一个二维矩阵，用0表示可以通过的路径，用1表示障碍物。例如：

maze = [
    [0, 1, 0, 0],
    [0, 1, 1, 0],
    [0, 0, 0, 1],
    [0, 1, 0, 0]
]

接下来，我们需要定义一个函数来实现深度优先搜索。该函数需要输入起点坐标和终点坐标，并返回一条从起点到终点的路径（如果存在的话）。

def dfs(maze, start, end):
    if start == end:  # 如果起点和终点相同，直接返回
        return [start]
    visited = set()  # 记录已经走过的位置
    path = []  # 记录当前的路径
    stack = [start]  # 用栈来实现深度优先搜索
    while stack:
        cur = stack.pop()  # 取出当前位置
        path.append(cur)  # 将当前位置加入路径
        if cur == end:  # 如果到达终点，返回路径
            return path
        for next_pos in get_next_positions(maze, cur, visited):
            stack.append(next_pos)  # 将下一个位置加入栈中
    return None  # 如果没有找到路径，返回None

在上面的代码中，我们使用了一个`visited`集合来记录已经走过的位置，避免重复走。另外，我们还定义了一个`get_next_positions`函数来获取当前位置的下一个可以走的位置。

def get_next_positions(maze, pos, visited):
    directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]  # 上下左右四个方向
    res = []
    for d in directions:
        next_pos = (pos[0] + d[0], pos[1] + d[1])
        if (0 <= next_pos[0] < len(maze) and 0 <= next_pos[1] < len(maze[0])  # 判断是否越界
                and maze[next_pos[0]][next_pos[1]] == 0  # 判断是否可以通过
                and next_pos not in visited):  # 判断是否已经走过
            res.append(next_pos)
    return res

最后，我们可以调用`dfs`函数来求解迷宫问题。

start = (0, 0)
end = (3, 3)
path = dfs(maze, start, end)
print(path)

如果存在一条从起点到终点的路径，则会输出该路径的坐标列表。否则，会输出None。