分支限界迷宫问题代码python

分支限界算法（Branch and Bound）是一种用于解决组合优化问题的搜索策略，常用于求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）和一些迷宫问题等。在Python中实现分支限界方法，你可以使用递归或循环的方式来构建搜索树，并利用剪枝技术来避免不必要的搜索。

以下是一个简单的迷宫问题的分支限界算法示例，这里我们假设迷宫表示为二维数组，0代表可以通行，1代表障碍物：

def branch_and_bound(maze, start, end, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    
    # 如果到达终点，返回路径长度
    if start == end:
        return 0

    # 如果当前位置已访问过，返回无穷大
    if start in visited:
        return float('inf')

    visited.add(start)
    shortest_path = float('inf')
    directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]  # 上下左右

    # 对每个可能的方向，尝试下一步并更新最短路径
    for dx, dy in directions:
        next_step = (start[0] + dx, start + dy)
        if maze[next_step] == 0:  # 检查是否越界或撞墙
            new_path = branch_and_bound(maze, next_step, end, visited)
            shortest_path = min(shortest_path, new_path + 1)  # 遗忘成本加一

    # 更新剪枝条件，添加当前节点到剪枝集合
    if shortest_path == float('inf'):
       剪枝集合.add(start)

    return shortest_path

# 使用示例
maze = [[0, 1, 0], [0, 0, 0], [1, 0, 0]]  # 3x3迷宫，起始点(0, 0)，终点(2, 2)
start, end = (0, 0), (2, 2)
shortest_path = branch_and_bound(maze, start, end)
print(f"最短路径长度: {shortest_path}")