【Python】深さ優先探索で迷路の最短経路を求める

探索していない通路を「-1」として表現して
スタートからゴールに到達するまで深さ優先探索で迷路を探索し、
探索した通路はスタートからの距離に数値を置き換える。

import sys
import random
from collections import deque

class Maze():
  PATH = 0
  WALL = 1

  def __init__(self, width, height, seed=0):
    self.width = width
    self.height = height
    if self.width < 5 or self.height < 5:
      sys.exit()
    if self.width % 2 == 0:
      self.width += 1
    if self.height % 2 == 0:
      self.height += 1
    self.maze = [[self.PATH for x in range(width)] for y in range(height)]
    self.dist = [[-1 for i in range(self.width)] for j in range(self.height)]
    self.start = [1, 1]
    self.goal = [self.width-2, self.height-2]
    random.seed(seed)

  def set_outer_wall(self):
    for y in range(0, self.height):
      for x in range(0, self.width):
        if x == 0 or y == 0 or x == self.width-1 or y == self.height-1:
          self.maze[y][x] = self.WALL
    return self.maze

  def set_inner_wall(self):
    for y in range(2, self.height-1, 2):
      for x in range(2, self.width-1, 2):
        self.maze[y][x] = self.WALL
    return self.maze

  def set_maze_boutaoshi(self):
    self.set_outer_wall()
    self.set_inner_wall()
    for y in range(2, self.height-1, 2):
      for x in range(2, self.width-1, 2):
        while True:
          wall_x = x
          wall_y = y
          if y == 2:
            direction = random.randrange(0, 4)
          else:
            direction = random.randrange(0, 3)
          if direction == 0:
            wall_x += 1
          elif direction == 1:
            wall_y += 1
          elif direction == 2:
            wall_x -= 1
          elif direction == 3:
            wall_y -= 1
          if self.maze[wall_y][wall_x] != self.WALL:
            self.maze[wall_y][wall_x] = self.WALL
            break
    return self.maze

  def set_start_goal(self, start, goal):
    if self.maze[start[1]][start[0]] == self.PATH:
      self.start = start
    if self.maze[goal[1]][goal[0]] == self.PATH:
      self.goal = goal
    return self.maze

  def set_dist_dfs(self,flag=False):
    stack = deque()
    self.dist[self.start[1]][self.start[0]] = 0
    stack.append(self.start)
    while len(stack) > 0:
      point = stack.pop()
      for x in [[0,-1],[1,0],[0,1],[-1,0]]:
        if self.maze[point[1]+x[1]][point[0]+x[0]] == 0 and self.dist[point[1]+x[1]][point[0]+x[0]] == -1:
          self.dist[point[1]+x[1]][point[0]+x[0]] = self.dist[point[1]][point[0]] + 1
          stack.append([point[0]+x[0],point[1]+x[1]])
        if flag != True:
          if point[0]+x[0] == self.goal[0] and point[1]+x[1] == self.goal[1]:
            stack.clear()
            break
    return self.dist

  def set_shortest_path(self):
    point = self.goal
    self.maze[point[1]][point[0]] = '*'
    while self.dist[point[1]][point[0]] > 0:
      for x in [[0,-1],[1,0],[0,1],[-1,0]]:
        if self.dist[point[1]][point[0]]-self.dist[point[1]+x[1]][point[0]+x[0]] == 1:
          if self.dist[point[1]][point[0]] > 0:
            self.maze[point[1]+x[1]][point[0]+x[0]] = '*'
            point = [point[0]+x[0],point[1]+x[1]]
    return self.maze

  def print_maze(self):
    self.maze[self.start[1]][self.start[0]] = 'S'
    self.maze[self.goal[1]][self.goal[0]] = 'G'
    for col in self.maze:
      for cell in col:
        if cell == self.WALL:
          print('#', end='')
        elif cell == self.PATH:
          print(' ', end='')
        elif cell == 'S':
          print('S', end='')
        elif cell == 'G':
          print('G', end='')
        elif cell == '*':
          print('*', end='')
      print()

maze1 = Maze(15, 15)
maze1.set_maze_boutaoshi()
maze1.set_start_goal([5, 5], [9, 11])
maze1.set_dist_dfs()
maze1.set_shortest_path()
maze1.print_maze()

今回は、以下のように出力される。

###############
# # #   # #   #
# # # ### ### #
#*******      #
#*# ###*##### #
#*# #S**    # #
#*########### #
#*****#       #
# ###*##### # #
#   #*****# # #
### ### #*### #
#     # #G#   #
### ### ### # #
#     # #   # #
###############

参考

深さ優先探索 - Algoful
深さ優先探索(DFS)とは子のないノードにたどり&#x...
[Python] 深さ優先探索で迷路を解く
深さ優先探索 深さ優先探索(Depth First Search)は 、グラフを始点から一番奥の末端まで一直線…
DFS (深さ優先探索) 超入門! 〜 グラフ・アルゴリズムの世界への入口 〜【前編】 - Qiita
0. はじめに --- グラフ探索の動機 現代ではコンピュータはとても身近なものになりました。コンピュータの用途としては シミュレーションなどの大規模計算を行う 人工知能をつくる アプリを開発する などなど多様なものが考...

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