2023河南萌新联赛第（一）场：河南农业大学 L - 迷宫探险

**2023 河南萌新联赛第（一）场：河南农业大学**

**迷宫探险**

在这个充满挑战的世界中，程序员们必须使用他们的编程技能来解决各种问题。河南萌新联赛第（一）场：河南农业大学就是这样一个挑战。

**任务描述**

在这个迷宫中，有许多房间，每个房间都有不同的障碍和奖励。在迷宫中，你需要找到最短的路径，避开障碍，收集所有的奖励。

**代码示例**

import heapq# 定义迷宫的大小maze_size =10# 初始化迷宫maze = [[0 for _ in range(maze_size)] for _ in range(maze_size)]

# 设置起点和终点start_point = (0,0)
end_point = (maze_size -1, maze_size -1)

# 定义障碍和奖励的位置obstacles = [(3,3), (5,5)]
rewards = [(2,2), (6,6)]

# 使用A*算法找到最短路径def a_star_search(maze, start_point, end_point):
 open_list = []
 heapq.heappush(open_list, (0, start_point))
 # 初始化闭合列表 closed_list = set()
 while open_list:
 current_cost, current_node = heapq.heappop(open_list)
 if current_node == end_point:
 return current_cost closed_list.add(current_node)
 for neighbor in get_neighbors(maze, current_node):
 new_cost = current_cost +1 # 检查是否有障碍 if maze[neighbor[0]][neighbor[1]] ==1:
 continue # 检查是否已经访问过 if neighbor in closed_list:
 continue heapq.heappush(open_list, (new_cost, neighbor))
 return float('inf')

# 获取邻居节点def get_neighbors(maze, node):
 neighbors = []
 for i in range(-1,2):
 for j in range(-1,2):
 if abs(i) + abs(j) ==0:
 continue x, y = node[0] + i, node[1] + j # 检查是否在迷宫内 if x < 0 or y < 0 or x >= maze_size or y >= maze_size:
 continue neighbors.append((x, y))
 return neighbors# 执行A*算法shortest_path = a_star_search(maze, start_point, end_point)

print("最短路径的成本：", shortest_path)

**注释**

在这个示例中，我们使用了A*算法来找到迷宫中的最短路径。我们首先定义了迷宫的大小，初始化了迷宫，然后设置了起点和终点。我们还定义了障碍和奖励的位置。

在 `a_star_search` 函数中，我们使用了一个开启列表（open_list）来存储需要评估的节点。我们使用堆栈数据结构来实现开启列表，确保了最优解的选择。在闭合列表（closed_list）中，我们存储了已经访问过的节点，以避免重复计算。

在 `get_neighbors` 函数中，我们定义了获取邻居节点的逻辑。我们检查是否有障碍，并且是否已经访问过该节点。如果没有障碍并且未访问过，则将该节点添加到开启列表中。

最后，我们执行A*算法，找到迷宫中的最短路径，并打印出其成本。

**注意**

这个示例是为了演示A*算法的基本原理而设计的。实际应用中，你可能需要考虑更多因素，如时间限制、空间限制等。