栈应用——深度优先搜索

思路：上下左右，不行就回退，看别的岔路，能走的点放到栈里走过的路标记为墙（走回头路没有意义）

最后栈空表示没有通路

特点：代码简单，但搜索路径并不一定是min

 算法实现：

（lambda函数的应用参考）细说Python的lambda函数用法，建议收藏 - 知乎在Python中有两种函数，一种是def定义的函数，另一种是lambda函数，也就是大家常说的匿名函数。今天我就和大家聊聊lambda函数，在Python编程中，大家习惯将其称为表达式。 1.为什么要用lambda函数？先举一个例子：…https://zhuanlan.zhihu.com/p/80960485

maze=[
    [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
    [1,0,0,1,0,0,0,0,0,1],
    [1,0,0,0,0,1,0,1,0,1],
    [1,0,1,0,1,1,0,1,0,1],
    [1,0,1,0,0,1,0,1,0,1],
    [1,0,1,1,1,1,0,1,0,1],
    [1,0,1,0,0,1,1,0,0,1],
    [1,0,1,1,0,0,0,0,0,1],
    [1,0,0,0,0,1,1,1,0,1],
    [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
]
dirs=[
    lambda x,y:(x-1,y),
    lambda x,y:(x,y+1),
    lambda x,y:(x+1,y),
    lambda x,y:(x,y-1),
    ]
def maze_path(x1,y1,x2,y2):
    stack=[]
    stack.append((x1,y1))
    while len(stack)>0:
        curxy=stack[-1]#当前的节点
        if curxy[0]==x2 and curxy[1]==y2:
            #走到终点了
            for i in stack:
                print(i)
            return True
        #x,y四个方向：x-1,y;x+1,y;x,y+1;x,y-1;
        for dirc in dirs:
            nextxy = dirc(curxy[0],curxy[1])
            #如果下一个节点能走
            if maze[nextxy[0]][nextxy[1]]==0:
                stack.append(nextxy)
                maze[nextxy[0]][nextxy[1]]=1
                #标记为已经走过
                break
        else :
               maze[nextxy[0]][nextxy[1]]=1
               stack.pop()
    else:
        print("I've tried my best but there's no way!")
        return False
                
maze_path(1,1,8,8)

 队列应用——广度优先搜索

每一次需要记录几号位让它来的，队空表示没有路

 最后再回溯寻找最短路径

 测试段程序

测试段结果 ：每一段表示这一次for循环通过第一项找到了最后新增几项的值，后面把第一项删掉

 但二维的表帧path并不是好方法，记录上个点在一维数组中的下标，才是越过鸿沟天堑的法宝，实现如下：

from collections import deque
maze=[
    [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
    [1,0,0,1,0,0,0,0,0,1],
    [1,0,0,0,0,1,0,1,0,1],
    [1,0,1,0,1,1,0,1,0,1],
    [1,0,1,0,0,1,0,1,0,1],
    [1,0,1,1,1,1,0,1,0,1],
    [1,0,1,0,0,1,1,0,0,1],
    [1,0,1,1,0,0,0,0,0,1],
    [1,0,0,0,0,1,1,1,0,1],
    [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
]
dirs=[
    lambda x,y:(x-1,y),
    lambda x,y:(x,y+1),
    lambda x,y:(x+1,y),
    lambda x,y:(x,y-1),
    ]
path=[]
def maze_path_queue(x1,y1,x2,y2):
    queue = deque()
    queue.append((x1,y1,-1))
    
    while len(queue)>0:
        curxy=queue.popleft()
        path.append(curxy)
        if curxy[0]==x2 and curxy[1]==y2:
            #终点
            backtrack(path)
            return True
        for dirc in dirs:
            nextxy=dirc(curxy[0],curxy[1])
            if maze[nextxy[0]][nextxy[1]]==0:
                queue.append((nextxy[0],nextxy[1],len(path)-1))
                #后续节点进队，记录哪个节点带他来的
                maze[nextxy[0]][nextxy[1]]=1
                #标记为已经走过
        
    else :
        print("I've tried my best but there's no way!")
        return False
def backtrack(path):
    curxy=path[-1]
    realpath=[]
    while curxy[2] != -1:
        realpath.append(curxy[0:2])
        curxy=path[curxy[2]]
    realpath.append(curxy[0:2])#起点
    realpath.reverse()
    for j in realpath:
        print(j)


maze_path_queue(1,1,8,8)

部分图片参考自b站IT编程界的扛把子的python算法学习视频，本文仅供个人学习使用，特此声明