本Demo使用三个类
一个Test类
一个自定义的Stack类
一个自定义的Queue类
可以实现的功能:
1.对于一个写在文本文件中的迷宫,能够将其转换为二维数组用广度优先搜索实现查找最短路径
2.可以不定义迷宫的入口和出口,能自动查找到出入口
前提是要有一个对应路径的.txt文件
这里举个例子吧,我的是"F:/1号迷宫(0,18).txt"路径下
运行结果
示例代码
注释写的很详细,这里就不多赘述了
package com; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; /**迷宫测试 * 1号迷宫(0,18).txt *2号迷宫(0,1).txt */ public class Test { public static void main(String[] args) throws Exception { Test test = new Test(); //通过文件输入流得到二维数组 char[][] arr = test.getFile("F:/1号迷宫(0,18).txt"); System.out.println("二维数组的长度为:"+arr[0].length); int deep = test.getDeepByChar(arr); System.out.println("二维数组的深度为:"+deep); //找到入口位置 int [] begin = test.begin(arr); System.out.println("入口位置:("+begin[0]+","+begin[1]+")"); //找到出口位置 int [] end = test.end(arr,deep); System.out.println("出口位置:("+end[0]+","+end[1]+")"); System.out.println("=================================打印二维数组============================================"); //打印二维数组 test.printArr(arr,deep); System.out.println("=================================最短路径图展示==========================================="); //求最短路径图 int[][] bfs = test.bfs(arr,begin,end,deep); for (int i = 0; i < deep; i++) { for (int j = 0; j < bfs[0].length; j++) { System.out.print(bfs[i][j]+" "); } System.out.println(); } System.out.println("================================最短路径==============================================="); //根据最短路径图得到最短路径 int[][] result = test.getLoaderFromMap(bfs, begin, end, deep); //得到result的深度 int deep1 = test.getDeepByInt(result); for (int i = 0; i < deep1; i++) { System.out.println("("+result[i][0]+","+result[i][1]+") "); } } //求最短路径图 public int[][] bfs(char [][] arr, int [] begin, int [] end,int deep) { //移动的四个方向 int[] dx = {1, 0, -1, 0}; int[] dy = {0, 1, 0, -1}; //d二维数组用来表示路径图 int[][] d = new int [deep][arr[0].length]; //储存未进行处理的节点,这里LinkedList实现了Deque,Deque又继承了Queue Queue1<int[]> que = new Queue1<>(); // Queue<int []> que = new LinkedList<>(); //将所有的位置都初始化为最大 for(int i = 0; i < d.length; i++) { for(int j = 0; j < d[0].length; j++) { d[i][j] = -1; } } //将起始点放入队列 que.offer(begin); //将起始点最短路径设为0 d[begin[0]][begin[1]] = 0; //一直循环直到队列为空 while(!que.isEmpty()) { //取出队列中最前端的点 int [] current = que.poll(); //如果是终点则结束 if(current[0] == end[0] && current[1] == end[1]){ break; } //四个方向循环 for(int i = 0; i < 4; i++) { //试探 int nx = current[0] + dx[i]; int ny = current[1] + dy[i]; //判断是否可以走 if(nx >= 0 && nx < deep && ny >= 0 && ny < d[0].length && arr[nx][ny] == "0" && d[nx][ny] == -1) { //如果可以走,则将该点的距离加1 d[nx][ny] = d[current[0]][current[1]] + 1; //并将该点放入队列等待下次处理 int[] c = {nx, ny}; que.offer(c); } } } return d; } //根据最短路径图得到最短路径 private int [][] getLoaderFromMap(int [][] map,int [] begin,int [] end,int deep) { int k = 0;//标志位 //创建二维数组最终正序存储结果 int[][] resultList = new int[map.length * map.length][2]; //result数组存储每个正确位置的下标 int[] result; //创建一个栈,从出口开始把位置压入栈,之后再遍历栈就是正的迷宫顺序 Stack1<int[]> stack = new Stack1<>(); //先把出口压入栈 stack.push(end); //移动的四个方向 int[] dx = {1, 0, -1, 0}; int[] dy = {0, 1, 0, -1}; //已知出口和入口,从出口逆推入口 //只要出口没有和入口下标重合,就一直循环 while(true){ //获得栈中最顶层元素,不取出 int[] current = stack.peek(); for (int i = 0; i < 4; i++) { //试探 int nx = current[0] + dx[i]; int ny = current[1] + dy[i]; //如果当前节点不是入口节点,就继续向前追溯 if(map[current[0]][current[1]] != map[begin[0]][begin[1]]){ //判断是否可以走 if (nx >= 0 && nx < deep && ny >= 0 && ny < map[0].length && map[nx][ny] != -1) { //从后往前追溯,前一个数值一定比后一个小1 if(map[nx][ny] == map[current[0]][current[1]]-1){ //如果可以走,将此节点入栈 result = new int[]{nx, ny}; stack.push(result); } } }else{ k++; break; } } //k是为了打破最外层循环,在比较map[current[0]][current[1]] != map[begin[0]][begin[1]]时 //如果当前节点等于入口时,就应该打破循环,但是while和for是两重循环,所以加一个标志位再打破一次 if(k != 0){ break; } } //取出栈中元素赋给resultList int len = stack.length(); for(int i = 0;i < len;i++){ result = stack.pop(); resultList[i][0] = result[0]; resultList[i][1] = result[1]; } return resultList; } //把文件中的二进制转换为二维数组 private char[][] getFile (String pathName) throws Exception { File file = new File(pathName); //文件不存在时抛出异常 if (!file.exists()) throw new RuntimeException("Not File!"); //字符缓冲输入流//缓冲流是处理流,要先new一个字符输入流 BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file)); //字符串str用来存储一行数据 String str; //初始化一个二维数组 char[][] arr = new char[110][]; //x用来记录读取的行数 int x = 0; while ((str = br.readLine()) != null) { x++; //把字符串变成字符数组存储 char[] cArr = str.toCharArray(); //把一行字符数组加入到二维数组中 arr[x - 1] = cArr; } br.close(); return arr; } //找到入口位置 private int[] begin ( char[][] arr){ //存储起点的下标begin[0]=x,begin[1]=y int[] begin = new int[2]; //用StringBuffer把数组转为字符串,方便找到其中的元素 StringBuffer s = new StringBuffer(); for (int i = 0; i < arr[0].length; i++) { s.append(arr[0][i]); } //如果入口在第一行 //判断下标是否存在 if (s.indexOf("0") != -1) { begin[0] = 0; begin[1] = s.indexOf("0"); return begin; } else { //如果入口在第一列 for (int i = 0; i < arr.length; i++) { if (arr[i][0] == "0") { begin[0] = i; begin[1] = 0; return begin; } } } return begin; } //找到出口位置 private int[] end ( char[][] arr, int deep){ //存储出口的下标end[0]=x,end[1]=y int[] end = new int[2]; //出口在最后一列上 //18是第二个表的深度 for (int i = 0; i < deep; i++) { //最后一列上找到出口 if (arr[i][arr[0].length - 1] == "0") { end[0] = i; end[1] = arr[0].length - 1; return end; } } //出口在最后一行上 for (int i = 0; i < arr.length; i++) { //最后一行上找到出口 //deep为最后一行的下标 if (arr[deep - 1][i] == "0") { end[0] = deep - 1; end[1] = i; return end; } } return end; } /** * 由于二维数组刚创建时的默认行数为110,但是实际存储不到110,在对二维数组进行遍历得到实际有效深度时 * 就会抛出数组下标越界异常,发生越界异常可认为到达二维数组的深度边缘,此时的深度就是有效深度 * 将异常捕获,返回此时深度就可以得到二维数组的有效深度 */ //得到二维数组有效深度 private int getDeepByChar ( char[][] arr){ int y = 0;//深度 for (int i = 0; i < arr.length; i++) { //由于i可能越界,当i越界时就认为到达最底部,返回当前y值 try { //如果第一列那行数据不为1或0,就认为此行无效 if (arr[i][0] != "1" && arr[i][0] != "0") { break; } } catch (Exception e) { return y; } y++; } return y; } //得到二维整形数组有效深度 private int getDeepByInt ( int[][] arr){ int y = 0;//深度 for (int i = 0; i < arr.length; i++) { //如果遇到(0,0)的,认为已经失效 if (arr[i][0] == 0 && arr[i][1] == 0) { break; } y++; } return y; } //打印二维数组 private void printArr ( char[][] arr, int deep){ for (int i = 0; i < arr[0].length; i++) { for (int j = 0; j < deep; j++) { try { System.out.print(arr[i][j] + " "); } catch (Exception e) { } } System.out.println(); } } } /** * 队列 * @param <E> */ class Queue1<E> { private E[] arr;//使用数组表示一个队列 private int size;//size表示队列中有效元素个数 private int putIndex=-1;//putIndex表示从队列中放数的索引始终从队首取,并且取得索引始终为arr[0] //有参构造 protected Queue1(int initSize){ if(initSize < 0){ throw new IllegalArgumentException("参数错误"); } arr = (E[])new Object[initSize]; size = 0; } //无参构造,默认10个长度大小 protected Queue1(){ this(110); } //入队 protected void offer(E e){ if(size == arr.length) { throw new ArrayIndexOutOfBoundsException("无法进行push操作,队列已满"); } arr[++putIndex] = e; size++; } //判断队列是否为空 protected boolean isEmpty(){ return size == 0?true:false; } //出队 protected E poll() { if (size == 0) { throw new ArrayIndexOutOfBoundsException("This queue is empty!当前队列为空"); } E tmp = arr[0]; //后面的元素向前移动 for (int i = 0; i < size - 1; i++) { arr[i] = arr[i + 1]; } arr[size - 1] = null; putIndex--; size--; return tmp; } } /** * 栈 * @param <E> */ class Stack1<E> { private int maxSize;//最大长度 private int top = -1;//栈顶指针,初始指向-1 private E[] data;//数组代替栈存放元素 //初始化栈大小 protected Stack1(int maxSize){ if(maxSize > 0){ this.maxSize = maxSize; //data数组对象也要初始化大小 data = (E[])new Object[maxSize]; }else{ throw new IllegalArgumentException("初始化栈大小失败,参数不合法"); } } //默认初始化大小为10 protected Stack1(){ //调用有参构造,传入10 this(10); } //入栈 protected boolean push(E e){ //先判断栈是否已满 if(top == maxSize-1){ //扩容 this.resize(); } //先top++,再top = e data [++top] = e; return true; } //判断栈是否为空 protected boolean isEmpty(){ return top == -1; } //得到栈的长度 protected int length(){ return top+1; } //出栈 protected E pop(){ //先判断栈是否为空 if(top == -1){ throw new IllegalArgumentException("栈当前为空"); } else{ E e = data[top]; //先top = null,再top-- data[top--] = null; return e; } } //查看栈顶元素 protected E peek(){ //先判断栈是否为空 if(top == -1){ throw new IllegalArgumentException("栈当前为空"); }else{ return data[top]; } } //栈扩容,默认扩容为原来的一倍 protected void resize(){ int newSize = maxSize*2; E[] newData = (E[])new Object[newSize]; for (int i = 0;i < data.length;i ++){ newData[i] = data[i]; } //刷新最大长度 maxSize = newSize; //再把newData赋值给data数组 data = newData; } }
总结
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原文链接:https://blog.csdn.net/suo_jia_hao/article/details/118253958