Prime演算法生成迷宮

阿新 • • 發佈：2021-02-04

prime迷宮生成

結果展示

在這裡插入圖片描述

演算法解析

Prime迷宮生成演算法的原理：
(1)初始地圖所有位置均設為牆
(2)任意插入一個牆體進牆佇列
(3)判斷此時牆體是否可以設定為路(判斷依據在於上下左右四個位置是否只有一個位置是路)
(4)若設定為路，則將該位置周圍(上下左右)的所有牆插入佇列，接著執行(5)；若無法設定為路，直接執行(5)
(5)從牆佇列中刪去當前位置所在節點
(6)若牆佇列不為空，則從佇列中隨機選取一面牆重新執行(3)，直到牆佇列為空

實現程式碼

<!DOCTYPE html> 

<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>迷宮</title>
    <style>
        table {
            margin: 0 auto;
            border-collapse: collapse;
            border: 1px solid #ddd;
        }

        td {
            width 
: 18px;
            height: 18px;
            box-sizing: border-box;
            border:1px solid #eee
        }

        td.wall {
            background: #eee;
            border: 1px solid #eee;
        }

        .now {
            background: #ffbd2a;
        }

        .now.success {
            background 
: #05dd8c
        }

        .map{
            width:100%;
            padding:20px;
        }
    </style>
</head>
<body>
<div class="map"></div>
<br>
<p style="text-align: center">控制檯輸入loadMap(10,10)初始化地圖</p>
<script>
    let mapEl = document.querySelector('.map');
    loadMap(20, 20);//初始化
    /*
    *@param w :橫寬
    *@param h :縱高
    */
    function loadMap(w, h) {
        let i, j, k;
        //1) 隨機二維陣列作為原始地圖，實際上迷宮的地圖要小一圈
        let mapData = [],//原始地圖資料
            wallQueue = [];//牆塊佇列
        for (i = 0; i < h; i++) {
            mapData[i] = [];
            for (j = 0; j < w; j++) {
                k = i + '-' + j;
                mapData[i][j] = {x: j, y: i,k: k};
                //除最外層均標記為牆
                mapData[i][j].val = (i == 0 || i == h - 1 || j == 0 || j == w - 1)?1:0;
            }
        }
        //2）指定需要挖掉的牆作為入口，這裡均以左側牆上隨機隨機位置
        let exitBlock = mapData[h - 2][2 + ~~(Math.random() * (w - 4))];

        wallQueue.push(exitBlock);

        //3)開始挖路
        let lastRoad,//最後一塊挖出的路
            ri, wall;
        while (wallQueue.length > 0) {
            ri = ~~(Math.random() * wallQueue.length);//從牆佇列中隨機一個
            wall = wallQueue[ri];//隨機牆
            //檢測上下左右是否有路，true=>設定為路，移除；false=>移除
            let mark = 0,
                y = wall.y,//檢測牆的縱座標
                x = wall.x,//檢測牆的橫座標
                //周圍需要檢測的點  //[[-1,0],[0,1],[1,0],[-1,0]] 上下左右 [y,x]
                relArr = [[(y - 1), x], [y, (x + 1)], [(y + 1), x], [y, (x - 1)]],
                relIndex,
                relBlock;
            for (i = 0; (relIndex = relArr[i]) != null; i++) {
                relBlock = mapData[relIndex[0]][relIndex[1]];
                if (relBlock && relBlock.val == 1) {
                    mark++
                }
            }
            wallQueue.splice(ri, 1);//移除當前塊
            if (mark == 1) {
                wall.val = 1;
                lastRoad = wall;
                //如果當前塊為路,將周圍塊加入佇列
                for (i = 0; (relIndex = relArr[i]) != null; i++) {
                    relBlock = mapData[relIndex[0]][relIndex[1]];
                    if (relBlock.val == 0) {
                        wallQueue.push(relBlock);
                    }
                }
            }
        }
        /*
        *設定出口，prime演算法只是在特定的地圖內挖出若干條線，但不會挖通地圖,因此可以有兩種模式:
        * 1）入口和出口，出口需要遍歷邊緣打通
        * 2）唯一的缺口作為出口，最後一個打通的塊作為出發點
         */

        //4) 列印
        let resultStr = '';
        for (i = 0; i < h; i++) {
            resultStr += '<tr>';
            for (j = 0; j < w; j++) {
                if (i > 0 && i < h - 1 && j > 0 && j < w - 1) {
                    let b = mapData[i][j];
                    resultStr += '<td class="' + (b.val == 1 ? (lastRoad.k == b.k ? 'now' : '') : 'wall') + '" loc="' + b.k + '"></td>';
                }
            }
            resultStr += '</tr>'
        }
        mapEl.innerHTML = '<table>' + resultStr + '</table>';

        //移動
        document.addEventListener('keyup', move);
        function move(e) {
            //w:87 a:65 s:83 d:68
            let direct = {
                w: [-1, 0],//上移
                d: [0, 1],//右移
                s: [1, 0],//下移
                a: [0, -1]//左移
            }[e.key];
            if (direct) {
                //獲取當前位置
                let moveFlag = 0,
                    locNow = document.querySelector('.now').getAttribute('loc').split('-');
                locNow[0] = +locNow[0] + direct[0];
                locNow[1] = +locNow[1] + direct[1];
                if (locNow[0] == exitBlock.y && locNow[1] == exitBlock.x) {
                    moveFlag = 1;
                    document.removeEventListener('keyup', move);
                } else {
                    if (locNow[0] > 1 && locNow[0] < h - 2 && locNow[1] > 1 && locNow[1] < w - 2) {
                        moveFlag = 2;
                    }
                }
                if (moveFlag) {
                    //移動
                    if (mapData[locNow[0]][locNow[1]].val == 1) {
                        let target = document.querySelector('[loc = "' + locNow[0] + '-' + locNow[1] + '"]');
                        document.querySelector('.now').classList.remove('now');
                        target.classList.add('now');
                        if (moveFlag == 1) {
                            target.classList.add('now', 'success');
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }


</script>

</body>
</html>

Prime演算法生成迷宮

技術標籤：寫著玩（前端）js演算法 prime迷宮生成結果展示演算法解析實現程式碼

生成樹演算法生成迷宮

生成迷宮的常見演算法有遞歸回溯、遞迴分治等等；生成樹演算法可以用來生成完美迷宮，即任何兩個可達點之間只有一條通路；本文采用`Kruskal最小生成樹演算法`來生成一個完美迷宮

C++隨機生成迷宮演算法

本文例項為大家分享了C++隨機生成迷宮的具體程式碼，供大家參考，具體內容如下

C語言使用Bresenham演算法生成直線（easyx圖形庫）

Bresenham演算法是計算機圖形學領域使用最廣泛的直線掃描轉換方法。其原理是：過各行、各列畫素中心構造一組虛擬網格線，按直線從起點到終點的順序計算直線各垂直網格線的交點，然後確定該列畫素中與此交點最近的畫

分散式系統為什麼不用自增id，要用雪花演算法生成id???

1.為什麼資料庫id自增和uuid不適合分散式id id自增：當資料量龐大時，在資料庫分庫分表後，資料庫自增id不能滿足唯一id來標識資料；因為每個表都按自己節奏自增，會造成id衝突，無法滿足需求。分庫分表：分表就是把

Js Snowflake(雪花演算法)生成隨機ID的實現方法

1、snowflake-id外掛 import SnowflakeId from \"snowflake-id\"; const guid = num => { const id= new SnowflakeId();

雪花演算法-生成分散式id

import java.lang.management.ManagementFactory; import java.net.InetAddress; import java.net.NetworkInterface;

雪花演算法生成分散式ID（java）

/** 雪花演算法生成分散式ID /// 共64位第1位不使用，242位為時間戳，4352位為工作機器id,53~64 位為序列號

C++程式演算法題----迷宮（一）

題目：一天蒜頭君掉進了一個迷宮裡面，蒜頭君想逃出去，可憐的蒜頭君連迷宮是否有能逃出去的路都不知道。看在蒜頭君這麼可憐的份上，就請聰明的你告訴蒜頭君是否有可以逃出去的路。

資料結構與演算法——棧迷宮演算法回溯法

找迷宮通路需要使用回溯法，找迷宮通路是對回溯法的一個很好的應用，實現回溯的過程用到資料結構—棧！

Python用摘要演算法生成token及檢驗token的示例程式碼

# 基礎版，不依賴環境 import time import base64 import hashlib class Token_hander(): def __init__(self,out_time):

【演算法】利用雪花演算法生成分散式唯一ID

上程式碼 <?php /** *分散式 id 生成類組成: <毫秒級時間戳+機器id+序列號> *預設情況下41bit的時間戳可以支援該演算法使用到2082年，10bit的工作機器id可以支援1023臺機器，序列號支援1毫秒產生4095個自

A*演算法解決迷宮尋路問題

技術標籤：Python人工智慧python演算法 A*演算法解決迷宮尋路問題問題描述下圖是一個迷宮，試為機器人找一條從Start到End的最短路徑設計一搜索演算法

snowflake雪花演算法生成全域性唯一的id

常見的三種唯一id生成方式 1 UUID 常見的方式。可以利用資料庫也可以利用程式生成，一般來說全球唯一。

prime演算法-構造最小生成樹

技術標籤：演算法 1.演算法原理將所有節點分成兩個集合V,U。在帶權連通圖中V是包含所有頂點的集合，U是已經在最小生成樹中的節點；（1）初始時，從圖中任意某一頂點v開始，此時集合U={v}（以v到其他頂點的所有

實現SLIC演算法生成畫素畫

前言畫素風最早出現在8bit的電子遊戲中，受制於電腦記憶體大小以及顯示色彩單一，只能使用少量畫素來呈現內容，卻成就了不少經典的畫素遊戲。隨著記憶體容量與螢幕解析度的提升，記憶體與顯示媒介的限制不再是問題

雪花演算法生成主鍵

在分散式系統中，為了保證資料的主鍵全域性唯一且自增，可以使用Twitter的雪花演算法（SnowFlake），它可按時間趨勢遞增.

雪花演算法生成分散式ID

分散式主鍵ID生成方案分散式主鍵ID的生成方案有以下幾種：資料庫自增主鍵缺點：

Python迷宮生成和迷宮破解演算法例項

迷宮生成 1.隨機PRIM 思路：先讓迷宮中全都是牆，不斷從列表（最初只含有一個啟始單元格）中選取一個單元格標記為通路，將其周圍（上下左右）未訪問過的單元格放入列表並標記為已訪問，再隨機選取該單元格與周圍通路

分散式唯一ID生成系列（5）——Twitter的雪法演演算法Snowflake適合做分散式ID嗎

寫到這裡，分散式Id算是寫到最後一篇了，在這一篇裡，我會講到目前網上最適合分散式Id的方法，什麼方法呢，請您往下看：

Prime演算法生成迷宮

prime迷宮生成

結果展示

演算法解析

實現程式碼

相關推薦