编程导航算法村 第五关 | 白银挑战

**编程导航算法村**

**第五关 | 白银挑战**

在前几关中，我们已经学习了基本的编程导航算法，如A*、Dijkstra等。然而，在实际应用中，需要考虑更多因素，如障碍物、地图精度等。在本关中，我们将学习如何使用更复杂的编程导航算法来解决这些问题。

**白银挑战**

在这个关中，我们将面临一个更加复杂的地图环境。地图上有多个障碍物，且地图精度较低。我们的任务是找到从起点到终点的最短路径。

**编程导航算法**

为了解决这个问题，我们将使用一种称为"动态规划"的编程导航算法。这类算法通过预先计算所有可能的路径，然后选择最短的路径来实现。

**代码示例**

import heapq# 定义地图环境map_data = {
 'obstacles': [
 {'x':1, 'y':2},
 {'x':3, 'y':4},
 {'x':5, 'y':6}
 ],
 'start_point': {'x':0, 'y':0},
 'end_point': {'x':10, 'y':10}
}

# 定义动态规划函数def dynamic_planning(map_data):
 # 初始化起点和终点的距离 start_distance =0 end_distance = float('inf')

 # 初始化优先队列 queue = []
 heapq.heappush(queue, (start_distance, map_data['start_point']))

 # 初始化距离字典 distance_dict = {map_data['start_point']: start_distance}

 while queue:
 current_distance, current_point = heapq.heappop(queue)

 # 如果当前点是终点，则返回最短路径 if current_point == map_data['end_point']:
 return current_distance # 计算当前点的邻居 neighbors = get_neighbors(current_point, map_data)

 for neighbor in neighbors:
 # 计算邻居的距离 neighbor_distance = current_distance +1 # 如果邻居没有被计算过，则添加到队列中 if neighbor not in distance_dict or neighbor_distance < distance_dict[neighbor]:
 heapq.heappush(queue, (neighbor_distance, neighbor))
 distance_dict[neighbor] = neighbor_distance return None# 定义获取邻居函数def get_neighbors(point, map_data):
 neighbors = []
 for i in range(-1,2):
 for j in range(-1,2):
 if i ==0 and j ==0:
 continue neighbor_x = point['x'] + i neighbor_y = point['y'] + j # 检查是否有障碍物 if (neighbor_x, neighbor_y) in map_data['obstacles']:
 continue neighbors.append({'x': neighbor_x, 'y': neighbor_y})
 return neighbors# 执行动态规划函数result = dynamic_planning(map_data)
print(result)