总体思路:
(1)迷宫:用Graph来表示,Graph以邻接表的形式储存。
(2)顶点:每个顶点以键值对的形式存在邻接表中,邻接表的键是顶点坐标(行,列)。值是保存该顶点信息的子字典,这个子字典需要保存的信息有:该顶点的值value(字符串形式)、该顶点的相邻顶点的坐标neighbors(列表形式)。
最后邻接表应该是这种形式:
{
(0,0): {'value': '0', 'neighbors': [(0,1)]},
(0,1): {'value': '1', 'neighbors': [(0,0), (0,2), (1,1)]},
...
(4,4): {'value': '0', 'neighbors': [(3,4), (4,3)]},
}
(3)走迷宫的过程:DFS,深度优先搜索,不清楚什么是DFS的可以看这篇文章文末:Python数据结构与算法。简单来说就是利用递归,用for循环遍历某个点周围的neighbors,只要它还有neighbors,就会移动到它的neighbor,进入下一层递归中。每走一步就把该点坐标加入result列表中,直到走到终点或死路。
这里有三个大问题:
解决方案:
(4)注意事项:不要在函数内部打印结果。很多人做这道题选择在函数内部打印结果,这是因为递归的情况下要获取返回值比平常的函数要困难,原本在某个时间点,results列表已经是最短路径了,但由于递归没有及时停止,接下来执行的各种语句又把results弄乱了,导致用return总是获取不到想要的results,干脆就在函数内部打印了。所以归根结底还是递归停止的问题,raise error牛逼!!!
import sys
class Graph:
def __init__(self):
self.adj_list = {}
def add_vertex(self, value, loc):
# 如果该点不在邻接表中,就加进去
if loc not in self.adj_list:
new_vertex = {'value': value, 'neighbors': []}
# 如果它上面/左边有点,就把两点互相加到对方的neighbors列表里
if (loc[0]-1,loc[1]) in self.adj_list:
self.adj_list[(loc[0]-1,loc[1])]['neighbors'].append(loc)
new_vertex['neighbors'].append((loc[0]-1,loc[1]))
if (loc[0],loc[1]-1) in self.adj_list:
self.adj_list[(loc[0],loc[1]-1)]['neighbors'].append(loc)
new_vertex['neighbors'].append((loc[0],loc[1]-1))
self.adj_list[loc] = new_vertex
return True
def dfs(self, rows, cols, last_loc=None):
result = []
def traversal(loc, last_loc):
# 每次递归先将本次坐标加入result列表中
result.append(loc)
# 如果本次位置已经是终点,就引发错误中断递归
if loc == (rows-1, cols-1):
raise KeyboardInterrupt
# 遍历neighbors
for neighbor in self.adj_list[loc]['neighbors']:
# 如果neighbor不是上次刚走过的点,也不是墙壁,就进入下层递归
if neighbor != last_loc and self.adj_list[neighbor]['value'] != '1':
traversal(neighbor, loc)
# 如果遍历结束了,就说明这个点是个死路,该从result列表中移除
result.pop()
try:
# 调用递归
traversal((0,0), last_loc)
except KeyboardInterrupt:
# 如果遇到了之前函数中引发的错误,就返回result列表
return result
else:
# 如果没有遇到错误,就返回:没找到终点
return f'Location {(rows-1, cols-1)} Not Found'
# 获取迷宫深度、宽度
depth, breadth = map(int, sys.stdin.readline().strip().split(' '))
total = []
# 以列表形式保存迷宫信息
for row in range(depth):
total.append(sys.stdin.readline().strip().split(' '))
# 实例化Graph对象并构建邻接表
graph = Graph()
for row in range(depth):
for col in range(breadth):
graph.add_vertex(value=total[row][col], loc=(row,col))
# 开始DFS,获取结果、打印结果
results = graph.dfs(rows=depth, cols=breadth)
print('\n'.join([f'({loc[0]},{loc[1]})' for loc in results]))