近来学习数据结构，书中给出练习题，走出迷宫，很有意思，便摸索了两天，终于，实现了部分功能。

这个图是很直观的，入口在左上角，出口在右下角，只有白色的位置可以走，但一次只能走一格，好了，怎么实现的呢，下面谈谈我的想法吧！

        由于之前弄过数独，因此对深度优先颇为喜欢，故而思考在这里能否照搬。

        1 为了易于处理，我将上图的迷宫表示成了数字矩阵的格式，就像下面这样

其中的数字0代表该位置不可走，1代表能走的位置，8代表入口，888代表出口。

        2 当位于入口的位置时，这时需要判断下一步可以走哪里，这可以定义函数来实现；而为了不出现来回两步走的情况，这里采用的思想为前进一步的同时，删除来向的位置，比如说如果走到8的右边，那么，我就同时把原来位置的数换为-8，表示已走过。

        3 2中的方法虽然可以避免来回死循环，但同时又产生了一个严重的问题，当自断来路而导致无路可走时怎么办，就像下面这样

当我自断来路后，却发现当走到如图红点的位置时，就没法走了，但当走进死胡同时，我要需要能够原路返回，因此，套路和数独中一样，我用列表把走的位置的信息记录下来，这样就能实现原路返回。

        下面贴代码了

import numpy as np
#迷宫中0的位置代表墙，不能走
#8代表入口，1代表可走位置
#88代表出口
migong = '''
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
0	8	1	0	1	1	1	0	0	0
0	1	1	0	1	1	1	0	1	0
0	1	1	1	1	0	0	1	1	0
0	1	0	0	0	1	1	1	1	0
0	1	1	1	0	1	0	1	1	0
0	1	0	1	1	1	0	1	1	0
0	1	0	0	0	1	0	1	1	0
0	0	1	1	1	1	1	1	888	0
0	0	0	0	0	0	0	0	0	0'''
data = np.array(migong.split(), dtype = int).reshape((10,10))


def direction_set(data):
    """
        函数功能，找到data中未被走过的地方，并同时记录该地方能够走的地方
    """
    dir_set = {}
    v, h = np.where(data > 0)
    for i,j in zip(v, h):
        key = str(i) + str(j)
        if data[i, j+1] > 0:            #该地方东邻块是否能走
            dir_set[key] = [(i, j+1)]
        if data[i+1, j] > 0:            #该地方南邻块是否能走
            if key in dir_set:
                dir_set[key] += [(i+1, j)]
            else:
                dir_set[key] = [(i+1, j)]
        #data[i, j-1]
        if data[i, j-1] > 0:            #该地方西邻块是否能走
            if key in dir_set:
                dir_set[key] += [(i, j-1)]
            else:
                dir_set[key] = [(i, j-1)]
        #data[i-1, j]
        if data[i-1, j] > 0:            #该地方北邻块是否能走
            if key in dir_set:
                dir_set[key] += [(i-1, j)]
            else:
                dir_set[key] = [(i-1, j)]
    return dir_set

step = []       #记录走的状态
key_old = '11'  #起始位置
print(data, '\n')

while True:
    #print(data)
    direct_set = direction_set(data)
    if key_old == '88':  #当到达出口的位置，就不用继续往别处走
        print(data)      #打印出路线，其中走过的位置都用-8标示出来了
        print([i for i,j in step])
        break
    if key_old in direct_set:
        step += [(key_old, direct_set[key_old])]
        data[int(key_old[0]), int(key_old[1])] = -8
        coors = direct_set[key_old][0]
        key_old = str(coors[0]) + str(coors[1])
    else:
        for i in range(len(step)):
            huish = step.pop()
            key = huish[0]
            values = huish[1]
            if len(values) == 1:
                data[int(key[0]), int(key[1])] = 1
                #print(data)
            else:
                key_old = str(values[1][0]) + str(values[1][1])
                step += [(key, values[1:])]
                #print(data)
                break

        运行结果如下

        可以看到程序运行后确实找到了一条路径能够出去，下面把888的位置换一下，看是否能重新找到一条路径，注意如果换了出口的话，程序里面的判断什么时候退出就要更换一下，这点很重要。如888的位置换成如下

        程序运行结果如下

        发现，结果也还不错，差强人意，至于为什么会出现这样的蛇形走位，其实是跟算法有关的，这个地方使用的是深度优先，它并没有考虑最短的问题，广度优先似乎更适合来解决这个问题，还在学习当中，等会了，再来更新对比一下。