ai创想家迷宫寻宝代码

"AI创想家迷宫寻宝"通常是指利用人工智能算法设计的游戏场景，比如基于路径搜索、深度学习等技术的迷宫解谜游戏。玩家通过编写程序或者使用现成的AI工具，让AI角色自动寻找宝藏路径。下面是一个简单的Python示例，展示如何使用A*算法模拟AI在迷宫中寻宝：

import heapq

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

# 定义宝藏位置
treasure = (len(maze) - 1, len(maze[0]) - 1)

def a_star_search(start, goal):
    frontier = []
    heapq.heappush(frontier, (0, start))
    
    came_from = {}
    cost_so_far = {start: 0}

    while frontier:
        _, current = heapq.heappop(frontier)
        
        if current == goal:
            break
        
        for next in neighbors(current): # 获取当前节点的邻居
            new_cost = cost_so_far[current] + 1 # 遗迹到邻居的成本加一
            if next not in cost_so_far or new_cost < cost_so_far[next]:
                cost_so_far[next] = new_cost
                priority = new_cost + heuristic(goal, next) # 计算启发式值
                heapq.heappush(frontier, (priority, next))
                came_from[next] = current

    return came_from, cost_so_far

# 辅助函数：计算曼哈顿距离作为启发式函数
def heuristic(a, b):
    return abs(a[0] - b[0]) + abs(a[1] - b[1])

# 获取当前位置的可行邻居
def neighbors(node):
    x, y = node
    neighbors_list = [(x + dx, y + dy) for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)] if 0 <= x + dx < len(maze) and 0 <= y + dy < len(maze[0])]
    return [(n, maze[n[0]][n[1]]) for n in neighbors_list if maze[n[0]][n[1]] != 1]  # 排除墙

# 开始寻宝
path = a_star_search((0, 0), treasure)
print("AI找到了最短路径：", path)

在这个例子中，`a_star_search`函数实现了A*搜索算法，用于找到从起点到终点的最优路径。`heuristic`函数是启发式函数，帮助AI更快地接近宝藏。