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哪位高人知道随机生成迷宫的算法或者原理?
lhdx
2003-11-29 02:25:55
哪位高人知道随机生成迷宫的算法或者原理?
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IO_X
2003-12-12
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1 先生成四周的围墙
2 然后随机找一个没有墙的位置开始画墙,方向随机转,直到和某一堵墙接合
(也就是说这面连续的墙一端封闭,一端开口)
3 反复执行步骤2,不久迷宫就会画满的,保证各点都连通
不过这不是最好的方法,生成随机迷宫方法太多了,自己也能想出有创意的方法的。
火云洞红孩儿
2003-12-12
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可不可以用树~
树根结点做起点~
然后随机生成树杆~
最深的一个树叶结点做终点~
然后把地图信息导入二维数组.
再做双循环画出来即可~
你可以试试先.
我会试试的
bookscape
2003-12-12
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各路高手,能详细讲解一些吗,学习中,谢了先。
HITZXL
2003-12-11
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好。学习
wyl1267
2003-12-09
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To JavaAndJava(无痕) :
能否对递归过程说明得详细些?
Tks!
shusnail
2003-12-04
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谢了各位学到东西
JavaAndJava
2003-12-03
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是用递归的方法,用数组(开始没有任何出口),再遍历所有的元素,随即产生1~4(表示遍历方向)的数字,拆除这个方向的墙!!
JavaAndJava
2003-12-03
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这有代码是java的,自己看吧!
// 程序:自动产生迷宫
// 范例文件:AutoMaze.java
import java.applet.*;
import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
public class AutoMaze extends Applet
{
int GridX=15,GridY=15;
int Si,Sj,Ei,Ej;
int[][] maze = new int[30][30];
int enter=20,width=20;
Button btn;
Panel p;
Image wall1, wall2;
MediaTracker MT;
public void init()
{
MT = new MediaTracker(this);
wall1 = getImage(getDocumentBase(),"Images/wall1.gif");
wall2 = getImage(getDocumentBase(),"Images/wall2.gif");
MT.addImage(wall1,0);
MT.addImage(wall2,0);
try
{
showStatus("图像载入中(Loading Images)...");
MT.waitForAll();
}
catch(InterruptedException E){ }
btn = new Button("建立迷宫");
btn.addActionListener(
new ActionListener() {
public void actionPerformed(ActionEvent e)
{
int i,j;
Si=1;Sj=1;Ei=GridY;Ej=GridX;
for (i=0;i<=GridY+1;i++) {
for (j=0;j<=GridX+1;j++) {
if (i==0 || j==0 ||
i==GridY+1 || j==GridX+1)
maze[i][j]=15;
else
maze[i][j]=3;
}
}
genmaze(Ei,Ej);
maze[Ei][Ej]=maze[Ei][Ej] & 0xd;
repaint();
}
}
);
p = new Panel();
p.add(btn);
setLayout(new BorderLayout());
add(p, "South");
}
public void genmaze(int i, int j)
{
int n;
maze[i][j] |= 0x4;
while (maze[i][j+1]==3 || maze[i+1][j]==3 ||
maze[i][j-1]==3 || maze[i-1][j]==3)
{
n=(int)(4*Math.random()+1);
if (n==1 && maze[i][j+1]==3) {
maze[i][j] &= 0xd;
genmaze(i,j+1);
}
else if (n==2 && maze[i-1][j]==3) {
maze[i][j] &= 0xe;
genmaze(i-1,j);
}
else if (n==3 && maze[i][j-1]==3) {
maze[i][j-1] &= 0xd;
genmaze(i,j-1);
}
else if (n==4 && maze[i+1][j]==3) {
maze[i+1][j] &= 0xe;
genmaze(i+1,j);
}
}
}
public void paint(Graphics g)
{
int x, y, i, j;
g.clearRect(0,0,(GridX+3)*width,(GridY+6)*width);
g.drawImage(wall1,enter,enter,(GridX+1)*width,2*width,0,0,100,100,this);
g.drawImage(wall2,0,2*width,width,(GridY+1)*width+5,0,0,100,100,this);
g.drawImage(wall1,enter,(GridY+1)*width,(GridX+1)*width,(GridY+2)*width,0,0,100,100,this);
g.drawImage(wall2,GridX*width,width,(GridX+1)*width,GridY*width,0,0,100,100,this);
for (i=1;i<=GridY;i++) {
for (j=1;j<=GridX;j++) {
x=(j-1)*width+enter;
y=(i-1)*width+enter;
if ((maze[i][j] & 1)==1)
g.drawImage(wall1,x-width/5,y,x+width,y+width,0,0,100,100,this);
if ((maze[i][j] & 2)==2)
g.drawImage(wall2,x,y,x+width,y+width,0,0,100,100,this);
}
}
}
}
bigcotton
2003-12-02
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让我想想,用一个二维数组表示地图的话,至少要有一个入口和一个出口,另外事先定义好一些用来表示转弯、直线通道等的小二维数组如:
###00###
###00###
###00000
########
就算是个转弯吧,可以定义多一点,直线通道就不用说了吧,
然后通过算法把它们连接起来,至于怎么连接,待续……
地球Online逃生指南(上卷)
博客系统性融合量子物理、神经科学与复杂系统理论,构建以‘空性’为内核的认知解构框架。重点阐述预测编码机制如何生成主观幻觉,揭示身份叙事的社会基因建构本质;提出‘无我布施’作为分布式网络的非对称负熵干预,建立基于觉知训练的流动生存范式,并用数学模型(如痛苦负熵公式、自由度流体方程)量化意识自由。全文贯穿量子真空、概率叠加、全息网络等信息技术相关概念。
国央企如何运用数据分析实现数字化转型?.docx
国央企如何运用数据分析实现数字化转型?
基于物理场的动态模式分解(piDMD)研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕基于物理场的动态模式分解(piDMD)展开研究,重点探讨其在流体力学、热传导及多物理耦合系统中的建模与应用。通过Matlab代码实现,将传统的动态模式分解(DMD)方法与物理场控制方程相结合,引入物理约束以增强数据驱动模型的物理一致性,从而提升对复杂非线性系统的模态提取精度与长期预测能力。文章系统阐述了piDMD的理论基础、数学推导过程与
算法
实现步骤,并结合典型物理场仿真案例(如Navier-Stokes方程驱动的流场演化)进行验证,展示了其在降阶建模、主导模态识别和时空动态可视化方面的优越性能,适用于高维、强耦合、非平稳系统的分析与优化。; 适合人群:具备一定数值计算、流体力学、控制理论或数据驱动建模背景,熟悉Matlab编程与线性代数运算,从事科学研究、工程仿真或系统辨识工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①实现对流场、温度场等物理场的高效降阶建模与动态行为预测;②提取符合物理规律的关键模态,用于系统稳定性分析与控制设计;③支撑复杂系统的状态估计、异常检测与优化调控等下游任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试与运行,深入理解piDMD
算法
中物理约束的嵌入方式及其对模态质量的影响,同时可尝试将其迁移至其他偏微分方程描述的物理系统中进行拓展验证与应用。
电动车基于多目标优化遗传
算法
NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传
算法
NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II
算法
求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计
原理
、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II
算法
的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II
算法
在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化
算法
,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与
算法
实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。
Python ORM开发优势与用法
ORM对象关系映射,将数据库表映射为Python类,无需手写SQL语句,通过面向对象方式操作数据库。主流工具为SQLAlchemy,适配绝大多数Python项目。ORM简化数据库操作,代码更简洁、可读性更强,同时屏蔽数据库差异,支持无缝切换数据库类型。自动实现参数校验、防SQL注入,提升项目安全性。开发中复杂多表查询可手写SQL,简单增删改查统一使用ORM,兼顾效率与规范。 yuduxian.kszeyixin.com pgt.transense.com.cn dtdys.com www.dtdys.com m.dtdys.com
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