Python 实现曼哈顿路由算法

曼哈顿路由算法是一种常用的路径规划算法，它可以在二维网格中寻找两点之间的最短路径。下面是 Python 实现曼哈顿路由算法的示例代码：

def manhattan_route(start, end):
    x1, y1 = start
    x2, y2 = end
    dx = abs(x2 - x1)
    dy = abs(y2 - y1)
    route = []
    if x2 > x1:
        route += ['E'] * dx
    else:
        route += ['W'] * dx
    if y2 > y1:
        route += ['N'] * dy
    else:
        route += ['S'] * dy
    return route

函数 `manhattan_route` 接受两个二元组 `start` 和 `end`，分别表示起点和终点的坐标。函数首先计算两点在水平和垂直方向上的距离 `dx` 和 `dy`，然后根据这个距离计算最短路径。如果终点在起点的东边，就向东走 `dx` 步；否则向西走 `dx` 步。如果终点在起点的北边，就向北走 `dy` 步；否则向南走 `dy` 步。最后将水平和垂直方向的路径合并，得到最终的路线。

例如，以下代码演示如何使用 `manhattan_route` 函数计算从起点 `(1, 2)` 到终点 `(4, 5)` 的最短路径：

start = (1, 2)
end = (4, 5)
route = manhattan_route(start, end)
print(route)  # 输出 ['E', 'E', 'N', 'N', 'N']

上述代码输出的结果是 `['E', 'E', 'N', 'N', 'N']`，表示从起点向东走两步，向北走三步，即可到达终点。