bfs迷宫
时间: 2025-06-26 19:18:55 浏览: 11
### 使用广度优先搜索 (BFS) 实现迷宫遍历
在二叉树中,广度优先搜索 (BFS) 的标准方法是按层顺序遍历节点[^1]。对于迷宫问题而言,可以将其视为一种图结构中的路径查找问题。在这种情况下,BFS 可用于找到从起点到终点的最短路径。
以下是实现 BFS 迷宫遍历的核心逻辑:
#### 核心概念
- **队列**:BFS 利用了先进先出 (FIFO) 队列来存储待访问的节点。
- **标记已访问位置**:为了避免重复访问同一位置,通常会维护一个布尔数组或集合记录已经访问过的坐标。
- **方向向量**:定义四个可能的方向(上、下、左、右),以便探索相邻单元格。
#### Python 实现代码
下面是一个基于 BFS 的迷宫遍历算法的具体实现:
```python
from collections import deque
def bfs_maze_traversal(maze, start, goal):
"""
使用 BFS 算法进行迷宫遍历并返回到达目标的最短路径长度。
:param maze: 表示迷宫的二维列表,0 表示可通过,1 表示障碍物
:param start: 起始点元组 (row, col)
:param goal: 终点元组 (row, col)
:return: 如果存在路径,则返回最短路径长度;如果不存在则返回 -1
"""
rows, cols = len(maze), len(maze[0])
visited = [[False for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]
queue = deque([(start[0], start[1], 0)]) # 存储当前坐标以及步数
directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)] # 定义四个移动方向
while queue:
row, col, steps = queue.popleft()
# 检查是否达到目标
if (row, col) == goal:
return steps
# 探索邻居节点
for dr, dc in directions:
new_row, new_col = row + dr, col + dc
# 边界条件检查和未访问状态验证
if (
0 <= new_row < rows and
0 <= new_col < cols and
not visited[new_row][new_col] and
maze[new_row][new_col] == 0
):
visited[new_row][new_col] = True
queue.append((new_row, new_col, steps + 1))
return -1 # 若无法抵达目标,返回 -1
```
上述代码通过 `deque` 来管理待处理的位置,并利用 `visited` 数组防止重复计算。每次扩展时都会增加一步距离直到发现目标为止。
#### 关键特性说明
该算法能够保证找到的是从起始点至目的地之间的最短路径之一,因为它是按照逐层展开的方式逐步推进的。这得益于其本质上的层次化性质。
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