迷宫生成算法之一——prim算法python代码详解（One of the maze generation algorithm - prim algorithm Python code detail）

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了迷宫生成算法之一——prim算法python代码详解（One of the maze generation algorithm - prim algorithm Python code detail），小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含8556字，纯文字阅读大概需要13分钟。

内容图文

 

之前已经介绍过了迷宫生成算法中的深度优先算法，这次让我来解析下迷宫生成之一的prim算法。

代码来源：https://blog.csdn.net/juzihongle1/article/details/73135920?spm=1001.2014.3001.5506

 

1. 我理解的迷宫生成算法之一的prim算法：

从起点开始对图形进行分析，并把当前所在的格子和走过的格子标记为1，从起始格子出发，找到当前格子下一步能走的路径，然后随机选择一个能走的路径走，直到没有路径可走，那么就返回可以选择其他路径的单元格，继续探索可以的方法，直到把所有的单元格都走完了，迷宫就生成完毕。

2. 储备知识

（1）row表示行，缩写是 r；col表示列，缩写是 c

（2）每个单元格有 上 下 左 右 四个的方向可以走，它们的表示方式如下图所示，理解：水平方向上行数是相同的，越往左边列数越小，越往右边列数越大。垂直方向上列数是相同的，越往上行数越小，越往下行数越大。

（3）在M变量中，第三维存储的5个值得含义 (LEFT, UP, RIGHT, DOWN, CHECK_IF_VISITED)，要理解代码，最好记住每个数字表示得方向，最后一个参数就是表示是否被访问过，如果被访问那么就为1，否则为0

3. 帮助看懂的代码（如果你觉得 print 太多，那你可以从代码来源中复制过来看会比较干净点）：

  1 import random
  2 import numpy as np
  3 from matplotlib import pyplot as plt
  4 import matplotlib.cm as cm
  5 
  6 # num_rows = int(input("Rows: "))  # number of rows
  7 # num_cols = int(input("Columns: "))  # number of columns
  8 num_rows = 4
  9 num_cols = 5
 10 
 11 # The array M is going to hold the array information for each cell.
 12 # The first four coordinates tell if walls exist on those sides
 13 # and the fifth indicates if the cell has been visited in the search.
 14 # M(LEFT, UP, RIGHT, DOWN, CHECK_IF_VISITED)
 15 M = np.zeros((num_rows, num_cols, 5), dtype=np.uint8)
 16 
 17 # The array image is going to be the output image to display
 18 image = np.zeros((num_rows * 10, num_cols * 10), dtype=np.uint8)
 19 
 20 # Set starting row and column
 21 r = 0
 22 c = 0
 23 history = [(r, c)]  # The history is the stack of visited locations
 24 
 25 # Trace a path though the cells of the maze and open walls along the path.
 26 # We do this with a while loop, repeating the loop until there is no history,
 27 # which would mean we backtracked to the initial start.
 28 trend = []
 29 while history:
 30     print("==================================================")
 31     # random choose a candidata cell from the cell set histroy
 32     r, c = random.choice(history)
 33     print("r = ", r)
 34     print("c = ", c)
 35     M[r, c, 4] = 1  # designate this location as visited
 36     history.remove((r, c))
 37     check = []
 38     # If the randomly chosen cell has multiple edges
 39     # that connect it to the existing maze,
 40     # c 大于0才有 左方向
 41     if c > 0:
 42         print("c > 0")
 43         print([r, c - 1, 4], M[r, c - 1, 4])
 44         # 等于1表示被访问过，找到已经被访问过的路径进行添加
 45         if M[r, c - 1, 4] == 1:
 46             check.append('L')
 47         # 等于0表示没有被访问过，那么就添加到需要访问history列表中，标记成2表示在history中将要被访问的，该值要与0和1不同，被访问后就会变成1。
 48         # 添加临近的单元格
 49         elif M[r, c - 1, 4] == 0:
 50             history.append((r, c - 1))
 51             M[r, c - 1, 4] = 2
 52     # r 大于0才有 上方向
 53     if r > 0:
 54         print("r > 0")
 55         print([r-1, c, 4], M[r-1, c, 4])
 56         if M[r - 1, c, 4] == 1:
 57             check.append('U')
 58         elif M[r - 1, c, 4] == 0:
 59             history.append((r - 1, c))
 60             M[r - 1, c, 4] = 2
 61     # c 小于 num_cols-1 才有 右方向
 62     if c < num_cols - 1:
 63         print("c < num_cols - 1")
 64         print([r, c + 1, 4], M[r, c + 1, 4])
 65         if M[r, c + 1, 4] == 1:
 66             check.append('R')
 67         elif M[r, c + 1, 4] == 0:
 68             history.append((r, c + 1))
 69             M[r, c + 1, 4] = 2
 70     # r 小于 num_rows-1 才有 下方向
 71     if r < num_rows - 1:
 72         print("r < num_rows - 1")
 73         print([r+1, c, 4], M[r+1, c, 4])
 74         if M[r + 1, c, 4] == 1:
 75             check.append('D')
 76         elif M[r + 1, c, 4] == 0:
 77             history.append((r + 1, c))
 78             M[r + 1, c, 4] = 2
 79 
 80     print("check = ", check)
 81     
 82     # select one of these edges at random.
 83     if len(check):
 84         move_direction = random.choice(check)
 85         print("move_direction = ", move_direction)
 86         trend.append([r, c, move_direction])
 87         if move_direction == 'L':
 88             # 如果是往左走就标记index[0]=1，并且列数-1，然后标记右边被堵
 89             M[r, c, 0] = 1
 90             c = c - 1
 91             M[r, c, 2] = 1
 92         if move_direction == 'U':
 93             # 如果是往上走就标记index[1]=1，并且行数-1，然后标记下方被堵
 94             M[r, c, 1] = 1
 95             r = r - 1
 96             M[r, c, 3] = 1
 97         if move_direction == 'R':
 98             # 如果是往右走就标记index[2]=1，并且列数+1，然后标记左方被堵
 99             M[r, c, 2] = 1
100             c = c + 1
101             M[r, c, 0] = 1
102         if move_direction == 'D':
103             # 如果是往下走就标记index[3]=1，并且行数+1，然后标记上方被堵
104             M[r, c, 3] = 1
105             r = r + 1
106             M[r, c, 1] = 1
107 
108 # Open the walls at the start and finish
109 M[0, 0, 0] = 1
110 M[num_rows - 1, num_cols - 1, 2] = 1
111 print(M)
112 # Generate the image for display
113 for row in range(0, num_rows):
114     for col in range(0, num_cols):
115         cell_data = M[row, col]
116         for i in range(10 * row + 2, 10 * row + 8):
117             image[i, range(10 * col + 2, 10 * col + 8)] = 255
118         if cell_data[0] == 1:
119             image[range(10 * row + 2, 10 * row + 8), 10 * col] = 255
120             image[range(10 * row + 2, 10 * row + 8), 10 * col + 1] = 255
121         if cell_data[1] == 1:
122             image[10 * row, range(10 * col + 2, 10 * col + 8)] = 255
123             image[10 * row + 1, range(10 * col + 2, 10 * col + 8)] = 255
124         if cell_data[2] == 1:
125             image[range(10 * row + 2, 10 * row + 8), 10 * col + 9] = 255
126             image[range(10 * row + 2, 10 * row + 8), 10 * col + 8] = 255
127         if cell_data[3] == 1:
128             image[10 * row + 9, range(10 * col + 2, 10 * col + 8)] = 255
129             image[10 * row + 8, range(10 * col + 2, 10 * col + 8)] = 255
130 
131 # Display the image
132 plt.imshow(image, cmap=cm.Greys_r, interpolation='none')
133 plt.show()
134 pass

4. 代码理解图

理解：

（1）首先设置了（r, c）=（0, 0）作为起始点添加到history中，也就是数字为1的位置，每次被选中的单元格的 index[4] 会被标记为1，接下来因为它满足 c<num_cols-1 和 r<num_rows-1 中的 M[r, c + 1, 4] == 0 和 M[r + 1, c, 4] == 0 ，所以history中添加 (0, 1) 和 (1，0)两个路径，即（0, 0）邻近的但是没有被访问过的单元格，并且把它标记成2，表示已经被添加到history中了。

（2）接下来，在history中随机抽取一个值，这里抽到了（1, 0），看代码可以发现，只有标记为1的数 check 才会添加方向，所以对于 （1, 0）来说，和它邻近的毕竟被访问过的只有（0，0），所以只有向上的方向可以选择，所以 check=['U']，即move_direction="U"，所以就标记当下单元格的上方（index=1）和上一个单元格（r=r-1）的下方（index=3）为1。

（3）以此规律继续重复，重 history 随机抽取再判断能走的方向，再随机选择方向，直到所有的单元格都被选过，index[4]=1，这样就不会执行 history.append( ) 语句，等 history=[] 时就结束循环。

5. 生成的迷宫图

 把生成图和理解图的红色箭头对照着看，你就能更好的理解迷宫的生成原理啦。

6. M 值

  可以看到， 最后的画出迷宫完全就是根据 M 值来画的，那么我们来看看 M 值到底是怎么样的。

（1）首先 M 矩阵的大小是 4 * 5 * 5， 即有4个5*5的矩阵，4表示的是4行，第1个5表示的是5列的数据，第2个5表示的是  (LEFT, UP, RIGHT, DOWN, CHECK_IF_VISITED) 这5个的选择。

（2）我们可以看到所有 5*5 的数组最后一个值都是1，表示每个格子都被访问过。

（3）我们看看第一行的值 [ [1 0 1 1 1], [1 0 1 0 1], [1 0 1 1 1], [1 0 1 0 1], [1 0 0 1 1] ]，

其中 [1 0 1 1 1] 表示第一行第一列的情况：我们看1的值，1表示就是可以走的打通的区域，我们只看前4个值，即 [1 0 1 1]，首先，第一个1是 M[0, 0, 0] = 1 这条语句添加的，表示添加上路口，左边是通的，其次，看索引2的位置的1，它表示的是right，那么对照着迷宫途中就是第一个（0，0）和（0，1）左右相连，再看索引3的位置1，表示的是down，即（0，0）和（1，0）是相通的。

其中 [1 0 1 0 1] 表示的是第一行第二列的情况：1的位置出现在 index=0 （left）和 index=2（right）（不用管index=4），那么此单元格是左通和右通的

其中 [1 0 1 1 1] 表示的是第一行第三列的情况：1的位置出现在 index=0（left）和  index=2 （right）和 index=3 （down）,那么此单元格就是左通，右通，下通

其中 [1 0 1 0 1] 表示的是第一行第四列的情况：1的位置出现在 index=0 （left）和 index=2（right），那么此单元格就是左通和右通

其中 [1 0 0 1 1] 表示的是第一行第五列的情况：1的位置出现在 index=0 (left) 和 index=3（down），那么此单元格就是左通和下通

 

以上就是我的理解，如果右什么不当的地方，欢迎大家指正！

 

 

 

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的迷宫生成算法之一——prim算法python代码详解（One of the maze generation algorithm - prim algorithm Python code detail）全部内容，希望文章能够帮你解决迷宫生成算法之一——prim算法python代码详解（One of the maze generation algorithm - prim algorithm Python code detail）所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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