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关键词

迷宫算法(DFS)

1.如果采用堆栈进行迷宫探测,则称之为深度优先搜索(DFS),它和递归的探测思路是基本一致的,可以看成是递归方式的非递归版本; 2.采用队列进行迷宫探测,则是广度优先搜索(BFS),广度优先搜索法利用队列的特点 如果打比喻来说,DFS更适合模拟机器人走迷宫的方式,看到一个方向是通的,就一直走下去,遇到死胡同就退回;BFS则好比一个人站在迷宫入口处,拿出一堆小探测器,每个小探测器帮他搜索一个可能的路径去寻找,第一个找到出口的探测器发出了反馈 ,那么这个人就按照这个小探测器找到的路径走迷宫就行了。 迷宫问题 ? 迷宫问题的数据结构 ? 方向试探表示:用来记录走迷宫的顺序:右下左上 注意:这里走迷宫遵循右下左上的原则 ? ? 注意:temp每次循环内层循环结束后保存的应该是当前位置点的前面一个点 内层循环结束条件:1.走出迷宫 2.遇到死路 外层循环作用:1.当第一次进入外层循环的时候,会把当前位置坐标更新为temp保存的位置

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迷宫生成算法

摘要   本文对随机迷宫生成进行了初步的研究和分析,并给出了两种不同的生成算法。最终的算法结合了图的深度优先遍历。 3.1 一种简单的迷宫生成算法   假定起点在左上角,终点在右下角。方法就是:从起点开始,随机选择一个方向移动,一直移动到终点,则移动的路径便是迷宫的路径。 最后可能的遍历情况,如图: 3.2.2深度优先遍历之迷宫生成算法   那么,这样该如何生成迷宫呢?    3.2.3迷宫路径的唯一性   这个算法,大家应该很清楚地看到,从起点到终点的路是唯一的(可以任选两点作为起点和终点) 3.2.4算法的缺点   算法只能生成一个m * n的迷宫,其中m、n都是奇数。 两个算法的对比分析   方法一生成的迷宫:   方法二生成的迷宫:   很显然,结合了深度优先遍历(Depth-first search)的算法生成的迷宫要细致许多。

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    算法】老鼠走迷宫

    老鼠走迷官(一) 说明老鼠走迷宫是递回求解的基本题型,我们在二维阵列中使用2表示迷宫墙壁,使用1来表 示老鼠的行走路径,试以程式求出由入口至出口的路径。 入口 int endI = 5, endJ = 5; // 出口 int success = 0; int main(void) { int i, j; printf("显示迷宫 = 1) maze[i][j] =0; return success; } 老鼠走迷官(二) 说明由于迷宫的设计, 老鼠走迷宫的入口至出口路径可能不只一条 1, startJ = 1; // 入口 int endI = 7, endJ = 7; // 出口 int main(void) { int i, j; printf("显示迷宫

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    【手撕算法】opencv实现走迷宫算法

    本文利用opencv实现了深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS两个算法来走迷宫迷宫也是用opencv+鼠标画的。 具体效果如下动图: 需要理解的是,迷宫(大小500*500)是由一块一块的砖(25*25)构建的,每一块砖都由其中心点来表示,算法搜索也是一块一块的搜索,而不是一个像素一个像素的搜索(因为以像素为基本单位太小了 下图为绘制好的迷宫图,上边为入口,左边为出口: 深度优先搜索DFS算法 算法原理仅简单介绍: 深度优先搜索,重点是深度,以迷宫为例,当一个小人一步步往前走,走到岔路口A时,可以向下或者向右,他会按照顺时针 waitKey(); 主程序读取迷宫图,然后开启DFS算法。 BFS算法首先定义了一个点队列: queue<Point2i> Q; 然后获取迷宫入口,并将入口点坐标加入到队列中。

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    【手撕算法】opencv实现走迷宫算法

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    蓝桥杯-python走迷宫算法

    问题描述 下图给出了一个迷宫的平面图,其中标记为 1 的为障碍,标记为 0 的为可 以通行的地方。 ? 迷宫的入口为左上角,出口为右下角,在迷宫中,只能从一个位置走到这个它的上、下、左、右四个方向之一。 对于上面的迷宫,从入口开始,可以按DRRURRDDDR 的顺序通过迷宫, 一共 10 步。 我们写出一个算法来计算走不同迷宫时的最优路径。 解决方案 首先先清楚我们要迷宫的实质就是一个矩阵,即用(x,y)即可表示迷宫内的任意一点,再用一个字符串w来表示路径。 node.y - 1, node.w+"L") def right(node): return Node(node.x, node.y + 1, node.w+"R") 最后便是算法的主体部分 解决此类迷宫问题或者类似路径问题,深度优先搜索是关键,要熟练掌握深搜算法,很多类似的路径规划,寻找最优解也会用到很多深搜。

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    【UE4】算法简记 - 地牢(1) DFS迷宫和BFS迷宫

    绪 这个系列主要记录一些最近探索过程中有意思的算法, 可能整体都比较简短杂乱, 希望有用. 目前的探索方向集中在程序性内容生成机制上. 本篇是基本的迷宫生成算法的介绍, 包含DFS法和BFS法, 下面是这篇文章主要的参考资料 总览, 介绍了几乎所有的程序式地图生成算法 Herbert Wolverson - Procedural Map Generation Techniques https://youtu.be/TlLIOgWYVpI 介绍了最基础的三种PCG地图算法的详细流程 三套简单的迷宫地图生成方案 - 兔四的文章 - 知乎 效果 DFS迷宫, 整体比较规则 BFS迷宫 大致流程 使用二维整型矩阵来表示迷宫地图, 0为墙壁, 1为可达区域, 2为已到达区域 将地图矩阵根据某种规则初始化得到可达和不可达区域的组合. 若是, 将这个可达区域连接扩展为迷宫的一部分, 然后从这个区域处刷新待选不可达区域列表 若否, 将这个不可达区域从列表中去除 重复直到不可达区域列表耗尽 借用一下算法示意图: ref: 三套简单的迷宫地图生成方案

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    【小白学游戏常用算法】一、随机迷宫算法

    在随机生成的迷宫中要求任意两点,都可以找到一条路径相通,所以在图论中可以认为迷宫就是一个连通图。 产生连通图的常见方法有克鲁斯卡尔和普利姆算法,这里我们以普利姆算法为例实现一下,使用普利姆算法产生的迷宫比较自然和随机。 ? 通过以上的迷宫生成算法,可以生成一个自然随机的迷宫、   下面使用代码实现一个R行N列大小的随机迷宫,R行表示的是刚开始空白格子的行数,而格子之间还有墙壁和障碍物,所以最终产生的二维数组大小实际为2R+ 67 } 68 } 69 var a = init(r,c); 70 process(a); 71 return a; 72 } 利用上面的算法我们就可以实现一个类似于下面的随机迷宫了 有了随机迷宫就得开始寻路了,下一篇的博客中我们将一起学习一下最常见的A*寻路算法

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    回溯算法迷宫问题(java版)

    以一个M×N的长方阵表示迷宫,0和1分别表示迷宫中的通路和障碍。设计程序,对任意设定的迷宫,求出从入口到出口的所有通路。     下面我们来详细讲一下迷宫问题的回溯算法。 ?     该图是一个迷宫的图。1代表是墙不能走,0是可以走的路线。只能往上下左右走,直到从左上角到右下角出口。     做法是用一个二维数组来定义迷宫的初始状态,然后从左上角开始,不停的去试探所有可行的路线,碰到1就结束本次路径,然后探索其他的方向,当然我们要标记一下已经走的路线,不能反复的在两个可行的格子之间来回走。 package huisu; /** * Created by wolf on 2016/3/21. */ public class MiGong { /** * 定义迷宫数组

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    用栈、回溯算法设计迷宫程序

    目录 1、走迷宫与回溯算法 2、迷宫设计栈扮演的角色 3、Python实现走迷宫 ---- 栈的应用有许多,本篇博文着重将栈与回溯(Backtracking)算法结合,设计走迷宫程序。 其实回溯算法也是人工智能的一环,通常又称试错(try and error)算法,早期设计的计算机象棋游戏、五子棋游戏,大都是使用回溯算法。 1、走迷宫与回溯算法 假设一个简单的迷宫图形如下图所示: ? 一个迷宫基本上由4种空格组成: 入口:迷宫的入口,笔者上图用绿色表示。 通道:迷宫的通道,笔者上图用黄色表示。 第5步使用回溯算法,所谓的回溯就是走以前走过的路,因为是将走过的路使用栈(stack)存储,基于后进先出原则,可以pop出前一步路径,这也是回溯的重点。当走完第4步时, 迷宫与栈图形如下所示: ? ---- 项目源码下载:用栈、回溯算法设计迷宫程序 本文来源:清华计算机学堂

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    算法:堆栈与深度优先搜索(迷宫问题)

    这次堆栈里的元素是结构体类型的,用来表示迷宫中一个点的x和y坐标。 为了帮助理解,把这个算法改写成伪代码(Pseudocode)如下图: ? 程序在while循环的末尾插了打印语句,每探索一步都打印出当前迷宫的状态(标记了哪些点),从打印结果可以看出这种搜索算法的特点是:每次探索完各个方向相邻的点之后,取其中一个相邻的点走下去,一直走到无路可走了再退回来 探索迷宫和堆栈变化的过程如下图所示。 ? 图中各点的编号表示探索顺序,堆栈中保存的应该是坐标,在画图时为了直观就把各点的编号写在堆栈里了。可见正是堆栈后进先出的性质使这个算法具有了深度优先的特点。 从DFS算法的过程可以看出,虽然每个点的前趋只有一个,后继却不止一个,如果我们为每个点只保存一个后继,则无法保证这个后继指向正确的路线。由此可见,有什么样的算法就决定了可以用什么样的数据结构。

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    算法:队列与广度优先搜索(迷宫问题)

    下面我们用队列解决迷宫问题。 为了帮助理解,把这个算法改写成伪代码如下图: ? 从打印的搜索过程可以看出,这个算法的特点是沿各个方向同时展开搜索,每个可以走通的方向轮流往前走一步,这称为广度优先搜索(BFS,Breadth First Search)。 探索迷宫和队列变化的过程如下图所示。 ? 广度优先是一种步步为营的策略,每次都从各个方向探索一步,将前线推进一步,图中的虚线就表示这个前线,队列中的元素总是由前线的点组成的,可见正是队列先进先出的性质使这个算法具有了广度优先的特点。

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    算法创作|迷宫问题解决方案

    问题描述 下图给出了一个迷宫的平面图,其中标记为1的为障碍,标记为0的为可以通行的地方。 010000 000100 001001 110000 迷宫的入口为左上角,出口为右下角,在迷宫中,只能从一个位置走到这个它的上、下、左、右四个方向之一。 对于上面的迷宫,从入口开始,可以按DRRURRDDDR的顺序通过迷宫,一共10 步。其中 D、U、L、R 分别表示向下、向上、向左、向右走。 对于下面这个更复杂的迷宫(30行50列),请找出一种通过迷宫的方式,其使用的步数最少,在步数最少的前提下,请找出字典序最小的一个作为答案。请注意在字典序中D<L<R<U。 import collections #导入collections库,会运用deque模块(队列) f=open(”maze.txt”,”r”) #打开文件,这里的maze.txt为题目中的30行50列的迷宫的文件

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    算法浅谈——走迷宫问题与广度优先搜索

    后来当我又在统计等数学书上看到许多其他算法之后,才慢慢习以为常。在我转行做算法的这几年当中,我越来越意识到,数学的重要性。 我们说回二分法,如果学过二分法,会觉得这是一个非常简单的算法,但如果你们做过LeetCode第四题,又会发现纯二分法的题也可以这么难。 如果只是单纯地讲解二分法的原理,我们是很难完完全全将这个算法吃透的。为了达到这点,我思考了很久,最终决定仿照看山是不是山的禅宗理论,将二分法也分成三个层次。 没想到算法领域也能玩一把禅宗,看山是山,看山不是山,最后回到看山还是山。 牛顿迭代法 看完了二分法,我们再来看另一个快速求根的方法,和二分法一样,它也是迭代逼近的方法,但是逼近的速度更快。

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    1215 迷宫

    1215 迷宫 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description 在N*N的迷宫内,“#”为墙,“.”为路,“s”为起点, 输入描述 Input Description 输入的第一行为一个整数m,表示迷宫的数量。  其后每个迷宫数据的第一行为一个整数n(n≤16),表示迷宫的边长,接下来的n行每行n个字符,字符之间没有空格分隔。 输出描述 Output Description 输出有m行,每行对应的迷宫能走,则输出YES,否则输出NO。

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    1455: 迷宫

    题目 下图给出了一个迷宫的平面图,其中标记为1 的为障碍,标记为0 的为可 以通行的地方。 010000 000100 001001 110000 迷宫的入口为左上角,出口为右下角,在迷宫中,只能从一个位置走到这 个它的上、下、左、右四个方向之一。 对于上面的迷宫,从入口开始,可以按DRRURRDDDR 的顺序通过迷宫, 一共10 步。其中D、U、L、R 分别表示向下、向上、向左、向右走。 对于下面这个更复杂的迷宫(30 行50 列),请找出一种通过迷宫的方式, 其使用的步数最少,在步数最少的前提下,请找出字典序最小的一个作为答案。 请注意在字典序中D<L<R<U。 思路 迷宫类很容易想到使用 dfs 来搜索,虽然学过,但还是花了不少时间。

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    迷宫问题(bfs)

    迷宫问题 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9112 Accepted: 5392 maze[5][5] = { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, }; 它表示一个迷宫 Input 一个5 × 5的二维数组,表示一个迷宫。数据保证有唯一解。 Output 左上角到右下角的最短路径,格式如样例所示。

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    迷宫

    迷宫 (Standard IO) 时间限制: 1000 ms  空间限制: 262144 KB  具体限制  题目描述 设有一个N*N(2<=N<10)方格的迷宫,入口分别在左上角和右上角。 迷宫格子中分别放0和1,0表示可通,1,表示不能通过,入口和出口肯定是0。迷宫走的规则如下:即从某个点开始,又八个方向可走,前进方格中的数字为0时表示可以通过,为1时表示不可通过,要另找路径。 接下来N行,每行N个数字,0或1,描述迷宫。 输出 输出路径总数。

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    蚂蚁走迷宫

    01 故事起源 有一只蚂蚁出去寻找食物,无意中进入了一个迷宫。蚂蚁只能向上、下、左、右4个方向走,迷宫中有墙和水的地方都无法通行。这时蚂蚁犯难了,怎样才能找出到食物的最短路径呢? ? 03 问题建模 把迷宫地图放在二维数组中,能通行的地方为0,墙和水的地方为负数。 ? 每一步向4个方向走,可以通过当前坐标加上一个方向向量。 ? 这个其实就是宽度优先搜索(BFS)的思想。 又称广度优先搜索,优先向四周扩展子节点,是最简便的图的搜索算法之一,一般通过队列来实现。 ? 4.1 队列 ? 回归迷宫问题,到起点的距离为1,2,3...的点会依次入队。 ? 当head指针遍历到距离为2的点时,向4周扩展距离为3的节点,并继续入队。 ?

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    PARL源码走读——使用策略梯度算法求解迷宫寻宝问题

    废话不多说,我们从强化学习最经典的例子——迷宫寻宝(俗称格子世界GridWorld)开始,用策略梯度(Policy-Gradient)算法体验一把PARL。 模拟环境 强化学习适合解决智能决策问题。 接下来简单推导一下策略梯度算法的原理。 策略梯度(Policy-Gradient)算法是什么? 我们知道,强化学习的目标是给定一个马尔可夫决策过程,寻找出最优策略。 由于我们需要求解最大值问题,也就是梯度上升问题,自然而然就想到把梯度上升问题转化为梯度下降问题,这样才能使得目标函数的相反数达到最小,而什么样的函数可以将梯度下降和对数函数关联起来呢? PARL源码结构 在搭建模型之前,我们先分析一下PARL的主要模块: 1. env:环境,在这里,我们的环境就是迷宫寻宝。 算法层;官方仓库提供了大量的经典强化学习算法,我们无需自己重复写,可以直接复用算法库(parl.algorithms)里边的 PolicyGradient 算法

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