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时光只解催人老，不信多情，长恨离亭，泪滴春衫酒易醒。
前言
最近接触了一个挺有意思的小课题，跟大家分享一下。就是利用A*算法，来计算迷宫可行路径。有关这个算法的知识，大家可以看看A*算法维基百科以及A星算法详解来稍作了解。
代码地址在此Maze,喜欢Python的小可爱们可以拿去练练手。
提要说明
本题中的迷宫，是以宫格类型呈现的，在代码中的呈现为二维数组。其次在迷宫中的移动，也只有上、下、左、右四个动作可选。如下所示：
其中1代表入口，2代表障碍物不可通行，3代表出口
[[3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1],
[0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0],
[2, 0, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 2],
[2, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 2, 2],
[2, 2, 2, 0, 0, 0, 2, 2, 2]]
其实在A*算法中，对单位搜索区域的描述为--节点nodes。在本题中，我们可以把搜索区域视为正方形，会更简单一点。
A*算法逻辑解析
A*算法的逻辑其实并不是很难，简化起来就是两个词：评估、循环。
从起点开始行动，首先找到起点周围可以行走的节点，然后在这个节点中，评估出距离终点最优（最短）的节点。那么这个最优节点，将作为下一步行动的点，以此类推，直至找到终点。
可以看到，在这个逻辑中，其实最重要的就是评估这一步了。A*算法的评估函数为：f(n) = g(n) + h(n)
g(n)--代表移动到这个点的代价，在本题中均为1.因为只可以水平或者数值运动。要是斜角可以移动的话，那么这个值就为√2
h(n)--从这个点移动到终点的代价，这是一个猜测值。本题中，将迷宫视作坐标系的话，那么h(n)就是取和终点x、y各自差值的最小者。譬如点[4,2]和终点[1,1]的h(n)取值为：1
代码实现
代码中对点的描述，均为实际值，并非以0为开始值计算。
定位起点和终点，使用列表存储四个移动命令，以下代码env_data代表迷宫数组：
# 上下左右四个移动命令，只具备四个移动命令
orders = ['u', 'd', 'l', 'r']
# 定位起点和终点
start_loc = []
des_loc = []
for index, value in enumerate(env_data, 1):
if len(start_loc) == 0 or len(des_loc) != 0:
if 1 in value:
start_loc = (index, value.index(1) + 1)
if 3 in value:
des_loc = (index, value.index(3) + 1)
else:
break
判断节点所有可执行的移动命令：
def valid_actions(loc):
"""
:param loc:
:return: 当前位置所有可用的命令
"""
loc_actions = []
for order in orders:
if is_move_valid(loc, order):
loc_actions.append(order)
return loc_actions
def is_move_valid(loc, act):
"""
判断当前点，是否可使用此移动命令
"""
x = loc[0] - 1
y = loc[1] - 1
if act not in orders:
return false
else:
if act == orders[0]:
return x != 0 and env_data[x - 1][y] != 2
elif act == orders[1]:
return x != len(env_data) - 1 and env_data[x + 1][y] != 2
elif act == orders[2]:
return y != 0 and env_data[x][y - 1] != 2
else:
return y != len(env_data[0]) - 1 and env_data[x][y + 1] != 2
拿到节点周围移动单位为1的所有可到达点,不包括此节点：
def get_all_valid_loc(loc):
"""
计算当前点，附近所有可用的点
:param loc:
:return:
"""
all_valid_data = []
cur_acts = valid_actions(loc)
for act in cur_acts:
all_valid_data.append(move_robot(loc, act))
if loc in all_valid_data:
all_valid_data.remove(loc)
return all_valid_data
def move_robot(loc, act):
"""
移动机器人，返回新位置
:param loc:
:param act:
:return:
"""
if is_move_valid(loc, act):
if act == orders[0]:
return loc[0] - 1, loc[1]
elif act == orders[1]:
return loc[0] + 1, loc[1]
elif act == orders[2]:
return loc[0], loc[1] - 1
else:
return loc[0], loc[1] + 1
else:
return loc
h(n)函数体现：
def compute_cost(loc):
"""
计算loc到终点消耗的代价
:param loc:
:return:
"""
return min(abs(loc[0] - des_loc[0]), abs(loc[1] - des_loc[1]))
开始计算
使用road_list来保存走过的路径，同时用另一个集合保存失败的节点——即此节点附近无可用节点，死胡同。
# 已经走过的路径list，走过的路
road_list = [start_loc]
# 证实是失败的路径
failed_list = []
# 没有到达终点就一直循环
while road_list[len(road_list) - 1] != des_loc:
if len(road_list) == 0:
print("迷宫无解")
break
# 当前点
cur_loc = road_list[len(road_list) - 1]
# 当前点四周所有可用点
valid_loc_data = get_all_valid_loc(cur_loc)
# 如果可用点里包括已经走过的节点，则移除
for cl in road_list:
if cl in valid_loc_data:
valid_loc_data.remove(cl)
# 如果可用点集合包括失败的节点，则移除
for fl in failed_list:
if fl in valid_loc_data:
valid_loc_data.remove(fl)
# 没有可用点，视作失败，放弃该节点。从走过的路集合中移除掉
if len(valid_loc_data) == 0:
failed_list.append(road_list.pop())
continue
# 用评估函数对可用点集合排序，取末端的值，加入走过的路集合中
valid_loc_data.sort(key=compute_cost, reverse=True)
road_list.append(valid_loc_data.pop())
看运行结果
结语
人生苦短，我用Python。代码地址在此Maze,喜欢Python的小可爱们可以拿去练练手。
在研究迷宫的过程中，发现生成迷宫的算法也是很有意思的，等忙完这段时间再去研究研究。嘻~~~~~
以上
