LeetCode 874：移动机器人的巧妙策略 - 灵活调整，轻松达成目标

闲谈

2023-10-26 22:18:24

LeetCode 874：“模拟行走机器人”是一道有趣的编程题，它要求你帮助机器人完成特定的行走路线，并在不同的地形条件下达到目标位置。这道题不仅考验你的编程技巧，更需要你具备逻辑思维能力和对细节的把控。

在本文中，我们将详细解析这道题的解题思路和步骤，并通过代码示例为你提供清晰的解决方案。我们将使用Python语言作为我们的编程工具，但你可以根据自己的喜好选择其他编程语言。

1. 理解题意，分析目标

首先，我们需要仔细阅读题目的，理解题目的具体要求和条件。

题目要求： 给你一个由0和1组成的矩阵，其中0表示可行走区域，1表示障碍物。机器人只能在可行走区域内移动，且每次只能朝四个基本方向（上、下、左、右）之一移动一步。你需要计算机器人从起始位置到目标位置的最短路径。
题目条件：
- 机器人只能在可行走区域内移动。
- 机器人每次只能朝四个基本方向（上、下、左、右）之一移动一步。
- 机器人无法穿墙而过。
- 起始位置和目标位置都是可行走区域。

2. 设计算法，制定策略

了解题意后，我们可以开始设计算法来解决这个问题。由于题目中要求我们找到最短路径，因此我们可以采用广度优先搜索（BFS）算法来解决这个问题。BFS算法是一种图论算法，它通过逐层扩展可行的路径来寻找从起始点到目标点的最短路径。

3. 实现代码，解决问题

接下来，我们将使用Python语言来实现BFS算法，并解决“模拟行走机器人”的问题。

from collections import deque

def bfs(grid, start, end):
    # 初始化队列，将起始位置加入队列
    queue = deque([start])
    # 初始化一个字典，存储每个位置的最短路径长度
    distance = {start: 0}
    # 初始化一个字典，存储每个位置的父位置
    parent = {start: None}

    # 循环遍历队列，直到队列为空
    while queue:
        # 从队列中取出当前位置
        current = queue.popleft()

        # 检查当前位置是否为目标位置
        if current == end:
            # 返回目标位置的最短路径长度
            return distance[current]

        # 获取当前位置的四个相邻位置
        neighbors = [(current[0] - 1, current[1]), (current[0] + 1, current[1]), (current[0], current[1] - 1), (current[0], current[1] + 1)]

        # 遍历相邻位置
        for neighbor in neighbors:
            # 检查相邻位置是否合法且可通行
            if 0 <= neighbor[0] < len(grid) and 0 <= neighbor[1] < len(grid[0]) and grid[neighbor[0]][neighbor[1]] == 0:
                # 检查相邻位置是否已经在队列中
                if neighbor not in queue:
                    # 将相邻位置加入队列
                    queue.append(neighbor)
                    # 更新相邻位置的最短路径长度
                    distance[neighbor] = distance[current] + 1
                    # 更新相邻位置的父位置
                    parent[neighbor] = current

    # 如果没有找到目标位置，则返回-1
    return -1

def print_path(parent, start, end):
    # 初始化一个列表，存储路径
    path = []

    # 从目标位置开始回溯路径
    current = end
    while current is not None:
        # 将当前位置加入路径
        path.append(current)
        # 将当前位置的父位置作为新的当前位置
        current = parent[current]

    # 反转路径，使其从起始位置开始
    path.reverse()

    # 打印路径
    print("最短路径：", path)

# 测试用例
grid = [[0, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 0]]
start = (0, 0)
end = (2, 2)

# 调用BFS算法找到最短路径
shortest_path = bfs(grid, start, end)

# 打印最短路径
if shortest_path != -1:
    print("最短路径长度：", shortest_path)
    print_path(parent, start, end)
else:
    print("没有找到目标位置")