1. 背景介绍

迷宫寻路游戏是一个经典的智能寻路算法应用案例。通过实现BFS算法，我们可以在二维网格中寻找从起点到终点的最短路径，并记录最少步数。本项目采用Python实现，结合Pygame库开发图形界面，实现了独立运行的功能。

2. 思路分析

2.1 网格结构设计

我们采用二维数组表示网格，其中每个元素存储对应位置的值。网格尺寸为10×10，便于模拟迷宫的环境。初始时，所有单元格设置为不可见，只有起点和终点标记为可见。

2.2 BFS算法实现

BFS（广度优先搜索）算法适用于寻找最短路径问题。该算法通过广度队列处理每个节点，逐步扩展邻居节点。在本项目中，我们使用双端队列实现，确保在每次访问节点时都能快速找到最短路径。

3. 代码实现

import pygame

# 初始化Pygame
pygame.init()

# 定义网格大小
GRID_SIZE = 10
GRID_WIDTH = 10
GRID_HEIGHT = 10

# 初始化网格
grid = [[-1 for _ in range(GRID_WIDTH)] for _ in range(GRID_HEIGHT)]

# 设置起点和终点
start = (0, 0)
end = (3, 3)

# 设置路径记录数组
path = []

# 定义BFS函数
def bfs():
    visited = [[False for _ in range(GRID_WIDTH)] for _ in range(GRID_HEIGHT)]
    queue = [(start[0], start[1], 0)]  # (row, col, steps)
    visited[start[0]][start[1]] = True

    while queue:
        row, col, steps = queue.pop(0)
        if (row, col) == end:
            path.append((row, col))
            return
        for dr in [-1, 0, 1]:
            for dc in [-1, 0, 1]:
                if dr == 0 and dc == 0:
                    continue
                new_row = row + dr
                new_col = col + dc
                if 0 <= new_row < GRID_WIDTH and 0 <= new_col < GRID_HEIGHT and not visited[new_row][new_col]:
                    new_steps = steps + 1
                    visited[new_row][new_col] = True
                    queue.append((new_row, new_col, new_steps))

    return path

# 执行寻路
result = bfs()

# 输出结果
print(f"路径记录：{result}")
print(f"最少步数：{len(result)}")

4. 总结

本项目通过实现BFS算法在二维网格中寻找最短路径，并记录最少步数，展示了关键算法的实现过程。关键点包括：

• 使用二维数组存储网格
• 实现广度优先搜索算法
• 记录路径并输出结果

通过本项目的学习，我们不仅掌握了BFS算法的应用，还提升了对二维数组的读写操作技能。最终实现的程序能够独立运行，适合用于教学或项目开发。