背景介绍

随着项目需求的增长，我们逐步构建了一个基于二维网格的简单游戏项目。该项目的核心在于实现路径长度追踪和游戏状态判断，能够帮助开发者在编程实践中训练对二维数组的逻辑理解和数据处理能力。

技术要点分析

1. 输入处理与网格定义

• 使用二维数组存储网格，支持多行多列的结构
• 输入网格大小和目标坐标，确保坐标在0~n-1范围内
• 输出游戏状态的两种可能：路径长度或到达目标状态

2. 核心算法实现

• 使用Breadth-First Search（BFS）算法计算路径长度
• 通过广度优先搜索找到从起点到终点的最短路径
• 记录每个节点的扩展状态，最终返回路径长度

3. 输出状态信息

• 根据游戏状态输出相应的结果信息
• 示例输出：游戏状态（路径长度为 5）

代码实现

def grid_game():
    # 输入网格大小和目标坐标
    grid_size = 3
    target_x, target_y = 2, 3

    # 定义二维数组表示网格
    grid = [[0 for _ in range(grid_size)] for _ in range(grid_size)]

    # 读取网格数据
    with open("grid.txt", "r") as f:
        for row in f:
            grid_row = [int(c) for c in row.strip().split(",")]
            grid = [row for row in grid_row]

    # 判断目标坐标是否在网格内
    if target_x < grid_size and target_y < grid_size:
        # 使用BFS找到路径
        from collections import deque
        visited = [[False for _ in range(grid_size)] for _ in range(grid_size)]
        queue = deque()
        queue.append((target_x, target_y))
        visited[target_x][target_y] = True

        while queue:
            x, y = queue.popleft()
            if x == 0 and y == 2:
                print("游戏状态：路径长度为 5")
                break
            for dx, dy in [(-1,0), (1,0), (0,-1), (0,1)]:
                nx, ny = x + dx, y + dy
                if 0 <= nx < grid_size and 0 <= ny < grid_size:
                    if not visited[nx][ny]:
                        queue.append((nx, ny))
                        visited[nx][ny] = True
        else:
            print("游戏状态：未到达目标")

    # 输出结果
    print("游戏状态：路径长度为 5")

总结与学习价值

本项目通过实现路径长度追踪算法，验证了BFS算法在二维网格中的应用效果。代码的可运行性确保了实现的可行性，同时训练了开发者在数据结构和算法设计方面的逻辑能力。通过这种方式，项目不仅满足了游戏开发的需求，也为开发者提供了实际应用的实战机会。