详解Go语言运用广度优先搜索走迷宫

一、理解广度优先算法

我们要实现的是广度优先算法走迷宫

比如,我们有一个下面这样的迷宫

这个迷宫是6行5列

其中0代表可以走的路, 1代表一堵墙. 我们把墙标上言责, 就如右图所示. 其中(0,0)是起点, (6, 5)是终点.

我们要做的是, 从起点走到终点最近的路径.

这个例子是抛转隐喻, 介绍广度优先算法, 广度优先算法的应用很广泛, 所以, 先来看看规律

1.1、分析如何进行广度优先探索

第一步, 我们先明确起点. 这个起点有上下左右四个方向可以探索. 我们按照顺时针顺序探索, 上 左 下 右

第二步: 起始位置向外探索, 有4个方向.

如上图红色标出的位置. 也就是起始位置可以向外探索的路径有4个. 上 左 下 右

我们再来继续探索.

第三步: 再次明确探索方向是 上 左 下 右

第四步: 探索上方的红1, 上方的红1可以向外探索的路径有3个

第五步: 探索左侧红1, 左侧红1 有两条路径向外探索,

为什么是两个呢? 本来是有3个, 但上面的路径已经被上面的红1探索过了, 所以, 不重复探索的原则, 左侧红1 向外扩展的路径有2条

第六步: 下面的红1 向外探索的路径有2条

第七步: 右侧的红1向外探索的路径, 如上图可见, 只剩下1条了

第二轮探索, 得到的探索结果是:

经过第二轮探索, 一共探索出了8条路径, 也就是8个黑2

接下来进行第三轮探索. 顺序依然是顺时针方向,

1. 第一个2向外探索的路径有3条

2. 第二个黑2向外探索的路径只有1条

3. 第三个黑2向外探索的路径有2条

4. 第四个黑2向外探索的路径有1条

5. 第五个黑2 向外探索的路径有两条

6. 第六个黑2向外探索的路径有1条

7. 第七个黑2向外探索的路径有两条

8. 第8个黑2向外探索的路径为0条. 已经没有路径. 所以不再向外探索

通过第三轮向外探索, 我们探索出来了12条路径.

这是有的节点可以向外探索3条路径,有的可以向外探索2条路径, 有的向外探索1条路径, 有的没有路径可以向外探索了.

总结:

通过上面的例子, 我们可以看到每个节点的3中状态. 我们来分析一下, 有哪三种状态.

刚开始, 只有一个其实位置0. 这个0是已知的, 还没有开始向外探索. 外面还有好多等待探索的节点.所以,此时的0, 是已经发现还未探索的节点

当0开始向外探索, 探索到4个1, 这时候0就变成了已经发现且已经探索的节点. 二1变成了一经发现还未探索的节点. 其实此时外面还有3, 4, 5 这些还未被发现未被探索的节点.

我们通过分析, 广度优先算法还有一个特点, 那就是循环遍历, 第一轮的红1都探索完了, 在进行黑2的探索, 不会说红1探索出来一个, 还没有全部完成,就继续向外探索.

总结规律如下:

1. 节点有三种状态

  • a. 已经发现还未探索的节点
  • b. 已经发现并且已经探索的节点
  • c. 还未发现且未探索的节点

2. 阶段探索的顺序

按照每一轮全部探索完,在探索下一轮, 这样就形成了一个队列, 我们把已经发现还未探索的节点放到队列里

接下来我们开始探索了.

首先, 我们知道迷宫的起始位置, (0,0)点. 当前我们站在起始位置(0,0), 那么这个起点就是已经发现还未探索的节点.

我们定义一个队列来存放已经发现但还未探索的节点

第二步: 从队列中取出节点(0,0), 开始下一步探索.我们看看迷宫最终的样子

我们看到(0,0)只能向下走, 他的右边是一堵墙, 走不了. 上面,左面也不能走. 所以, 探索出来的路径只有一个(1,0), 吧(1,0)放入到队列中

第三步: 我们在从队列中把(1,0)取出来进行探索, 这时队列就空了.

对照迷宫, (1,0)可以向下走, 可以向右走. 不能向上和向左. 因此, (1,0)探索出来两条路, (2,0) 和(1,1), 把这两个点放入到队列中

第四步: 接下来我们来探索(2,0)这个点, 对照迷宫, 我没发现(2,0)这个点下和右都是墙, 左不能走, 上就走回去了也不可以. 所以, (2,0)是个死路, 探索出来的路径是0

第五步: 继续探索(1,1), 对照迷宫, (1,1)只能向右探索到(1,2) , 因此我们把(1,2)放入队列中

第六步:对(1,2)继续探索, 发现有两条路径可以走(2,2)和(0,2), 然后, 将这两个点放到队列中

第七步: 接下来继续这样探索下去, 一直走一直走, 走到最后就是这样的

那我们要怎么来判断路径呢? 倒过来走, 从13开始, 上一个数12, 只有一个, 12上面只有一个数是11, 只有一个, 一次类推, 一直找到1, 找到0.

第八步: 广度优先算法, 什么时候结束呢? 两种情况

  • 第一种: 走到最后13的位置
  • 第二种: 死路, 走到一个位置, 不能再走了. 如何判断呢?队列中没有可探索的点了, 探索结束

1.2、我们来总结一下

1. 从(0,0)点开始, 将已经发现还未探索的点, 放入到队列中.

2. 从队列中取出已经发现还未探索的节点, 进行探索, 探索的方式是, 像四周探索, 然后把新发现还未探索的节点从队列中取出来.

3. 如何判断呢? 如果当前是一堵墙, 也就是他的value=0, 那么探索失败. 向左探索的时候, 如果左边是(0,*)探索失败. 向上探索的时候, 如果上面是(*,0)探索失败; 像右面探索的时候, 碰到边(*,4)探索失败. 向下探索, 碰到(5,*)探索失败. 也就是, 横向坐标的范围是 0<=x<=4, 纵坐标是 0<=y<=5

4. 已经探索过的节点不要重复探索

1.3、代码分析

1. 队列可以用一个数组来实现. 先进先出

2. 点用二维数据来表示. 但是go中的二维数组的含义是一位数组里的值又是一个数组.比如[][]int, 他是一个一维数组[]int, 里面的值又是一个一维数组.[]int.

那么用在这里就是, 纵坐标表示有6行, 那么他是一个[6]int, 横坐标表示每行里面又是一个数组, 每行有6个元素[5]int, 所以, 这就是一个[6][5]int 有6行5列的数组.

二、代码实现广度优先算法走迷宫

第一步: step代表从start开始, 走了多少步走到目标点, 最后的路径是通过这个创建出来的, 最后从后往前推就可以算出最短路径

第二步: 定义一个队列, 用来保存已经发现还未探索的点, 队列里的初始值是(0,0)点

第三步: 开始走迷宫, 走迷宫退出的条件有两个

     1. 走到终点, 退出

     2. 队列中没有元素, 退出

第四步:  判断坐标是否符合探索的要求

         1. maze at next is 0

         2. and setp at next is 0, 如果step的值不是0 ,说明曾经到过这个点了, 不能重复走

         3. next != start 处理特殊点, (0,0)点

第五步: 已经找到这个点了, 计算当前的步数, 并加入队列中

package main

import (
    "fmt"
    "os"
)

func readFile(filename string) [][]int{
    // 定义一个行和列,用来接收迷宫是几行几列的数组
    var row, col int
    file, e := os.Open(filename)
    if e != nil {
        panic("error")
    }
    defer file.Close()

    fmt.Fscan(file, &row, &col)

    // 定义一个数组
    // 注意: 定义数组的时候, 我们只要传入几行就可以了.
    // 二维数组的含义, 其实质是一个一维数组, 一维数组里每一个元素又是一个数组
    maze := make([][]int, row)
    for i := 0; i < len(maze); i++ {
        maze[i] = make([]int, col)
        for j := 0; j < len(maze[i]); j++ {
            fmt.Fscan(file, &maze[i][j])
        }
    }

    return maze
}

type point struct {
    i, j int
}

// 当前节点, 向四个方向探索后的节点
// 这里使用的是返回新的节点的方式, 不修改原来的节点. 所以使用的是值拷贝,而不是传地址
func (p point) add(dir point) point{
    return point{p.i + dir.i, p.j + dir.j }
}

// 获取某个点的坐标值
// 同时判断这个点有没有越界, 返回的是这个值是否有效
// return 第一个参数表示返回的值是否是1, 是1表示撞墙了
//        第二个参数表示返回的值是否不越界, 不越界返回true, 越界,返回false 就和你
func (p point) at(grid [][]int) (int, bool) {
    if p.i < 0 || p.i >= len(grid) {
        return 0, false
    }

    if p.j <0 || p.j >= len(grid[0]) {
        return 0, false
    }
    return grid[p.i][p.j], true
}

// 定义要探索的方向, 上下左右四个方向
var dirs = []point {
    point{-1, 0},
    point{0, -1},
    point{1, 0},
    point{0, 1},
}

// 走迷宫
func walk(maze [][]int, start, end point) [][]int {
    // 第一步: step代表从start开始, 走了多少步走到目标点, 最后的路径是通过这个创建出来的, 最后从后往前推就可以算出最短路径
    // 2. 通step还可以知道哪些点是到过的, 哪些点是没到过的
    step := make([][]int, len(maze))
    for i := range step {
        // 定义每一行有多少列, 这样就定义了一个和迷宫一样的二维数组
        step[i] = make([]int, len(maze[i]))
    }

    // 第二步: 定义一个队列, 用来保存已经发现还未探索的点, 队列里的初始值是(0,0)点
    Que := []point{start}

    // 第三步: 开始走迷宫, 走迷宫退出的条件有两个
    // 1. 走到终点, 退出
    // 2. 队列中没有元素, 退出
    for len(Que) > 0 {
        // 开始探索, 依次取出队列中, 已经发现还未探索的元素
        // cur 表示当前要探索的节点
        cur := Que[0]
        // 然后从头拿掉第一个元素
        Que = Que[1:]

        // 如果这个点是终点, 就不向下探索了
        if cur == end {
            break
        }

        // 当前节点怎么探索呢? 要往上下左右四个方向去探索
        for _, dir := range dirs {
            // 探索下一个节点, 这里获取下一个节点的坐标. 当前节点+方向
            next := cur.add(dir)
            // 判断坐标是否符合探索的要求
            // 1. maze at next is 0
            // 2. and setp at next is 0, 如果step的值不是0 ,说明曾经到过这个点了, 不能重复走
            // 3. next != start 处理特殊点, (0,0)点

            // 探索这个点是否是墙
            val, ok := next.at(maze)
            if !ok || val == 1 {
                continue
            }

            // 探索这个点是否已经走过
            val, ok = next.at(step)
            if val != 0 || !ok {
                continue
            }

            // 走到起始点了, 返回
            if next == start {
                continue
            }

            // 已经找到这个点了, 计算当前的步数
            curval, _ := cur.at(step) // 当前这一步的步数
            step[next.i][next.j] = curval + 1 // 下一步是当前步数+1
            Que = append(Que, next) // 将下一步节点放入到队列中
        }

    }
    return step
}

func main() {

    maze := readFile("maze/maze.in")

    steps := walk(maze, point{0, 0}, point{len(maze) - 1, len(maze[0]) - 1})
    // len(maze)-1, len[maze[0]]-1 是终点
    // 0,0是起始点
    for _, row := range steps {
        for _, val := range row  {
            fmt.Printf("%3d", val)
        }
        fmt.Println()
    }
}

以上就是详解Go语言运用广度优先搜索走迷宫的详细内容,更多关于Go 广度优先搜索走迷宫的资料请关注179885.Com其它相关文章!

猜你在找的详解Go语言运用广度优先搜索走迷宫相关文章

广度优先搜索是从图中的某一顶点出发,遍历每一个顶点时,依次遍历其所有的邻接点,再从这些邻接点出发,依次访问它们的邻接点,直到图中所有被访问过的顶点的邻接点都被访
interface是Go语言的基础特性之一, 可以理解为对一种类型的规范或者约束。他跟java、c++不同, Go语言实现接口不需要显示说明实现了哪个接口, 也没有继承或者子类
本文主要聚焦在结构型模式(Structural Pattern)上,其主要思想是将多个对象组装成较大的结构,并同时保持结构的灵活和高效,从程序的结构上解决模块之间的耦合问题
本篇文章针对秀场直播,简单地描述一下消息模型,说明一下我们消息模型的架构,并结合我们一年以来,通过处理不同的业务线上问题,来进行演进式的消息模型架构的升级与调整
RabbitMQ是实现了高级消息队列协议(AMQP)的开源消息代理软件(亦称面向消息的中间件)。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的,所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客
我们都知道并发是提升资源利用率最基础的手段,尤其是当今大数据时代,流量对于一家互联网企业的重要性不言而喻。串流显然是不行的,尤其是对于web后端这种流量的直接
如果大家系统的学过C++、Java等语言以及面向对象的话,相信应该对多态不会陌生。多态是面向对象范畴当中经常使用并且非常好用的一个功能,它主要是用在强类型语言当
介绍了go web 预防跨站脚本的实现方式,文中给大家介绍XSS最佳的防护应该注意哪些问题,本文通过实例代码讲解的非常详细,需求的大佬可以参考下
本篇文章剖析下 Go 定时器的相关内容。定时器不管是业务开发,还是基础架构开发,都是绕不过去的存在,由此可见定时器的重要程度,感兴趣的可以了解一下
生成Excel是一个很常见的需求,本文将介绍如何使用Go的 Excelize库去生成Excel文档,以及一些具体场景下的代码实现,感兴趣的可以参考一下
给大家介绍了关于Golang中异常处理机制的相关资料,其实Go语言的异常捕获要比Python中简单的多,它没有Python中那么多复杂的异常类型及继承体系,需求的大佬可以参
今天给大家普及go表单输入方面的知识点,整体代码分为前端页面和后端处理方法,通过代码给大家介绍的很详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考