使用一个队列,采用层层扩张的方式,寻找迷宫最优的路径信息,再用一个迷宫节点数组记录行走信息
方向常量定义:
public interface Constant {
// 右方向
int RIGHT = 0;
// 下方向
int DOWN = 1;
// 左方向
int LEFT = 2;
// 上方向
int UP = 3;
}

所用到的链式队列定义(jdk自带的队列或集合也可以实现此功能)

public class LinkQueue<T> {
// 指向头节点(队头)
private Entry<T> front;
// 指向尾节点(队尾)
private Entry<T> rear;
// 记录队列节点的个数
private int count; /**
* 初始化,front和rear都指向头节点
*/
public LinkQueue(){
this.front = this.rear = new Entry<>(null, null);
} /**
* 入队操作
* @param val
*/
public void offer(T val){
Entry<T> node = new Entry<>(val, null);
this.rear.next = node;
this.rear = node;
this.count++;
} /**
* 出队操作
* @return
*/
public T poll(){
T val = null;
if(this.front.next != null){
val = this.front.next.data;
this.front.next = this.front.next.next;
// 删除队列最后一个元素,要把rear指向front,队列才能判空
if(this.front.next == null){
this.rear = this.front;
}
this.count--;
}
return val;
} public T peek(){
T val = null;
if(this.front.next != null){
val = this.front.next.data;
}
return val;
} /**
* 判断队列空
* @return
*/
public boolean isEmpty(){
return this.front == this.rear;
} /**
* 返回队列元素的个数
* @return
*/
public int size(){
return this.count;
} /**
* 节点类型定义
* @param <T>
*/
static class Entry<T>{
T data;
Entry<T> next; public Entry(T data, Entry<T> next) {
this.data = data;
this.next = next;
}
}
}

源代码

 /**
* 描述: 定义迷宫节点类型
*/
private static class MazeNode {
// 节点的值
int val;
// 节点的x和y坐标
int x;
int y;
// 节点四个方向的行走状态,true表示可以走,false表示不能走
boolean[] state; /**
* 迷宫路径初始化
* @param data
* @param i
* @param j
*/
public MazeNode(int data, int i, int j){
this.state = new boolean[4];
this.val = data;
this.x = i;
this.y = j;
}
}
源代码 /**
* 描述: 迷宫的类型定义
*
* @Author shilei
* @Date 2019/5/18
*/
public class Maze {
// 迷宫所有的路径存储在二维数组当中
private MazeNode[][] maze;
// 存储迷宫路径节点的队列结构,采用层层扩张的方式,寻找迷宫最优的路径信息
private LinkQueue<MazeNode> queue;
// 记录迷宫路径节点的行走信息
private MazeNode[] pathrecord;
// 迷宫的行数
private int row;
// 迷宫的列数
private int col; /**
* 迷宫初始化
* @param row
* @param col
*/
public Maze(int row, int col) {
this.row = row;
this.col = col;
this.maze = new MazeNode[row][col];
this.queue=new LinkQueue<>();
this.pathrecord = new MazeNode[row*col];
} /**
* 初始化指定位置的迷宫节点
* @param data
* @param i
* @param j
*/
public void initMazeNode(int data, int i, int j) {
this.maze[i][j] = new MazeNode(data, i, j);
} /**
* 修改迷宫所有节点四个方向的行走状态信息
*/
public void initMazeNodePathState() {
for (int i=0;i<row;i++){
for (int j=0;j<col;j++){
if(j+1<col&&maze[i][j+1].val==0){
maze[i][j].state[Constant.RIGHT]=true;
}
if(i+1<row&&maze[i+1][j].val==0){
maze[i][j].state[Constant.DOWN]=true;
}
if(j>0&&maze[i][j-1].val==0){
maze[i][j].state[Constant.LEFT]=true;
}
if(i>0&&maze[i-1][j].val==0){
maze[i][j].state[Constant.UP]=true;
}
}
}
} /**
* 寻找迷宫路径
*/
public void findMazePath() {
if (maze[0][0].val != 0) {
return;
}
queue.offer(maze[0][0]);
while(!queue.isEmpty()){
MazeNode top = queue.peek();
int x = top.x;
int y = top.y;
if(x == row-1 && y == col-1){
return;
} // 往右方向走
if(maze[x][y].state[Constant.RIGHT]){
maze[x][y].state[Constant.RIGHT] = false;
maze[x][y+1].state[Constant.LEFT] = false;
queue.offer(maze[x][y+1]);
pathrecord[x*col+y+1] = maze[x][y];
} // 往下方向走
if(maze[x][y].state[Constant.DOWN]){
maze[x][y].state[Constant.DOWN] = false;
maze[x+1][y].state[Constant.UP] = false;
queue.offer(maze[x+1][y]);
pathrecord[(x+1)*col+y] = maze[x][y];
} // 往左方向走
if(maze[x][y].state[Constant.LEFT]){
maze[x][y].state[Constant.LEFT] = false;
maze[x][y-1].state[Constant.RIGHT] = false;
queue.offer(maze[x][y-1]);
pathrecord[x*col+y-1] = maze[x][y];
}
// 往上方向走
if(maze[x][y].state[Constant.UP]){
maze[x][y].state[Constant.UP] = false;
maze[x-1][y].state[Constant.DOWN] = false;
queue.offer(maze[x-1][y]);
pathrecord[(x-1)*col+y] = maze[x][y];
} queue.poll();
}
}
/**
* 打印迷宫路径搜索的结果
*/
public void showMazePath(){ if(pathrecord[row*col-1] == null){
System.out.println("迷宫不存在有效路径");
} else {
int x = row-1;
int y = col-1;
for(;;){
maze[x][y].val = '*';
MazeNode node = pathrecord[x*col+y];
if(node == null){
break;
}
x = node.x;
y = node.y;
}
for (int i = 0; i < row; i++) {
for (int j = 0; j < col; j++) {
if(maze[i][j].val == '*'){
System.out.print('*' + " ");
} else {
System.out.print(maze[i][j].val + " ");
}
}
System.out.println();
}
}
} /**
* 描述: 定义迷宫节点类型
*/
private static class MazeNode {
// 节点的值
int val;
// 节点的x和y坐标
int x;
int y;
// 节点四个方向的行走状态,true表示可以走,false表示不能走
boolean[] state; /**
* 迷宫路径初始化
* @param data
* @param i
* @param j
*/
public MazeNode(int data, int i, int j){
this.state = new boolean[4];
this.val = data;
this.x = i;
this.y = j;
}
}
}

测试类

public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner in = new Scanner(System.in);
System.out.print("请输入迷宫的行列数:");
int row, col, data;
row = in.nextInt();
col = in.nextInt(); Maze maze = new Maze(row, col); System.out.println("请输入迷宫路径");
for (int i = 0; i < row; i++) {
for (int j = 0; j < col; j++) {
data = in.nextInt();
maze.initMazeNode(data, i, j);
}
} // 修改迷宫所有节点四个方向的行走状态信息
maze.initMazeNodePathState();
// 寻找迷宫路径
maze.findMazePath();
// 打印迷宫路径搜索的结果
maze.showMazePath();
}
}

结果:

请输入迷宫的行列数:4 5
请输入迷宫路径
0 1 0 0 0
0 0 0 1 0
1 0 1 1 0
0 0 0 0 0 * 1 0 0 0
* * 0 1 0
1 * 1 1 0
0 * * * *

Java迷宫代码,广度优先遍历,最短路径的更多相关文章

  1. Java迷宫代码,深度优先遍历

    此次迷宫深度优先遍历寻找路径采用栈结构,每个节点都有固定的行走方向(右下左上),除非一个方向走不通,不然会一条道走到黑. 如果路径存在,打印出行走路径,否则打印出迷宫不存在有效路径. 方向常量定义: ...

  2. Java 一行代码 数组遍历输出

    Arrays.stream(arr).forEach(num -> System.out.println(num));

  3. 树的深度优先遍历和广度优先遍历的原理和java实现代码

    import java.util.ArrayDeque; public class BinaryTree { static class TreeNode{ int value; TreeNode le ...

  4. python、java实现二叉树,细说二叉树添加节点、深度优先(先序、中序、后续)遍历 、广度优先 遍历算法

    数据结构可以说是编程的内功心法,掌握好数据结构真的非常重要.目前基本上流行的数据结构都是c和c++版本的,我最近在学习python,尝试着用python实现了二叉树的基本操作.写下一篇博文,总结一下, ...

  5. 图的建立(邻接矩阵)+深度优先遍历+广度优先遍历+Prim算法构造最小生成树(Java语言描述)

    主要参考资料:数据结构(C语言版)严蔚敏   ,http://blog.chinaunix.net/uid-25324849-id-2182922.html   代码测试通过. package 图的建 ...

  6. 邻接表的广度优先遍历(java版)

    到 0 的权是 91 到 2 的权是 31 到 3 的权是 61 到 4 的权是 7 2 到 0 的权是 22 到 3 的权是 5 3 到 0 的权是 33 到 4 的权是 1 4 到 2 的权是 2 ...

  7. 存储结构与邻接矩阵,深度优先和广度优先遍历及Java实现

    如果看完本篇博客任有不明白的地方,可以去看一下<大话数据结构>的7.4以及7.5,讲得比较易懂,不过是用C实现 下面内容来自segmentfault 存储结构 要存储一个图,我们知道图既有 ...

  8. 树的广度优先遍历和深度优先遍历(递归非递归、Java实现)

    在编程生活中,我们总会遇见树性结构,这几天刚好需要对树形结构操作,就记录下自己的操作方式以及过程.现在假设有一颗这样树,(是不是二叉树都没关系,原理都是一样的) 1.广度优先遍历 英文缩写为BFS即B ...

  9. 图的理解:深度优先和广度优先遍历及其 Java 实现

    遍历 图的遍历,所谓遍历,即是对结点的访问.一个图有那么多个结点,如何遍历这些结点,需要特定策略,一般有两种访问策略: 深度优先遍历 广度优先遍历 深度优先 深度优先遍历,从初始访问结点出发,我们知道 ...

随机推荐

  1. CSS3:FlexBox的详解

    Flexbox是Flexible box 的简称(灵活的盒子容器),是CSS3引入的新的布局模式.它决定了元素如何在页面上排列,使它们能在不同的屏幕尺寸和设备下可预测地展现出来. 它之所以被称为 Fl ...

  2. mysql全套

    1. 什么是数据库 存储数据的仓库 2. 什么数据: 大家所知道的都是数据.比如:你同学的名字,年龄,性别等等 3. 数据库概念 1.数据库服务器 2.数据库管理系统 重点 3.库 4.表 5.记录 ...

  3. 《代码大全2》读书笔记 Week4

    <代码大全2>第8章:防御式编程 防御式编程的主要思想是子程序应该不因为非法的输入值被破坏,就好比开车时的防御式驾驶:你无法预估其他司机将会做什么,但你要采取措施保证当他人做出危险动作时自 ...

  4. 新项目UX设计0到1的正确开启方式

    无论是在BAT还是创业小公司,都随时可能接到从0开始的新项目,那么作为负责新项目的主设OR独立设计师,我们应该从何开启工作呢?

  5. webstorm/vs取消eslint

    vs ——preference ——setting,添加"eslint.enable": false webstorm ——setting ——language ——javascr ...

  6. Center OS 7 Apache安装配置

    感谢:https://blog.csdn.net/u014157384/article/details/79497761 该作者的帮助. 自己购买了国外的服务器,想把我的网页放到服务器,网页是以web ...

  7. Android中的APK,TASK,PROCESS,USERID之间的关系

    开发Android已经有一段时间了,今天接触到底层的东西,所以对于进程,用户的id以及Android中的Task,Apk之间的关系,要做一个研究,下面就是研究结果: apk一般占一个dalvik,一个 ...

  8. bzoj1034题解

    [解题思路] 广义田忌赛马的贪心模型.如果当前实力最差的马比对手实力最差的马强,则匹配:如果当前实力最强的马比对手实力最强的马强,亦匹配:若上述两点均不成立,拿己方最差的马去匹配对手最强的马.复杂度O ...

  9. 二分图hall定理应用+二分+双指针——cf981F(好题)

    /* 二分答案,判mid是否合法 如何判断:如果是在直线上,那么遍历匹配即可 现在在环上,即既可以向前匹配也可以向后匹配,那么将环拆开,扩展成三倍 显然a和b的匹配边是不可能交叉的,因为交叉必定没有不 ...

  10. NX二次开发-UFUN将建模绝对空间中的点映射到工程图坐标UF_VIEW_map_model_to_drawing

    #include <uf.h> #include <uf_ui.h> #include <uf_draw.h> #include <uf_view.h> ...