迷宫实验报告
迷宫的实验报告
一、实验目的1. 了解迷宫实验的基本原理和方法；2. 探究迷宫实验在心理学研究中的应用；3. 通过迷宫实验，分析被试者的认知能力和决策能力。
二、实验原理迷宫实验起源于古希腊，是一种经典的心理学实验。
实验中，被试者需要在迷宫中找到出口，以此模拟人类在面对复杂环境时的认知过程。
迷宫实验主要考察被试者的空间认知能力、决策能力、记忆能力和心理承受能力等。
三、实验方法1. 实验材料：迷宫卡片、计时器、实验指导语等；2. 实验步骤：（1）被试者随机分组，每组人数为5人；（2）主试者向被试者发放迷宫卡片，并讲解实验规则；（3）被试者按照实验指导语，在规定时间内完成迷宫；（4）记录被试者完成迷宫所需时间、走过的路径和遇到的问题；（5）对实验数据进行统计分析。
四、实验结果与分析1. 实验结果本次实验共收集有效数据100份。
根据实验结果，被试者在迷宫实验中的表现如下：（1）完成迷宫所需时间：平均值为5分钟；（2）走过的路径：大部分被试者能够顺利找到出口，但部分被试者在迷宫中迷失方向；（3）遇到的问题：被试者在迷宫中遇到的问题主要包括路径选择、记忆问题、心理压力等。
2. 实验分析（1）空间认知能力：被试者在迷宫实验中的空间认知能力整体较好，大部分被试者能够顺利找到出口。
但在迷宫中，部分被试者容易迷失方向，说明他们在空间认知方面存在一定程度的不足。
（2）决策能力：在迷宫实验中，被试者需要根据路径选择和记忆来做出决策。
实验结果显示，大部分被试者能够根据迷宫的布局和记忆做出正确的决策，但也有部分被试者在决策过程中出现失误。
（3）记忆能力：迷宫实验对被试者的记忆能力提出了较高要求。
实验结果显示，被试者在迷宫实验中的记忆能力整体较好，但部分被试者在记忆过程中出现遗忘现象。
（4）心理承受能力：在迷宫实验中，被试者需要面对复杂的环境和压力。
实验结果显示，大部分被试者能够保持冷静，但也有部分被试者在心理压力下出现焦虑、烦躁等现象。
五、结论1. 迷宫实验能够有效考察被试者的空间认知能力、决策能力、记忆能力和心理承受能力；2. 在迷宫实验中，被试者的表现受到多种因素的影响，包括个人能力、心理素质等；3. 迷宫实验在心理学研究中的应用具有重要意义，可以为相关研究提供有力支持。
迷宫问题 实验报告
迷宫问题实验报告迷宫问题实验报告引言：迷宫问题一直以来都是计算机科学领域中的研究热点之一。
迷宫是一个具有复杂结构的空间，其中包含了许多死胡同和通道，人们需要找到一条从起点到终点的最短路径。
在这个实验中，我们将通过使用不同的算法和技术来解决迷宫问题，并探讨它们的优缺点。
实验方法：我们首先建立一个虚拟的迷宫模型，使用二维数组来表示。
迷宫包含了墙壁、通道和起点终点。
我们通过设置不同的迷宫大小、起点和终点位置以及障碍物的分布来模拟不同的情况。
1. 广度优先搜索算法：广度优先搜索算法是一种常用的解决迷宫问题的算法。
它从起点开始，逐层地向外扩展搜索，直到找到终点或者遍历完所有的可达点。
在实验中，我们发现广度优先搜索算法能够找到一条最短路径，但是当迷宫规模较大时，算法的时间复杂度会急剧增加，导致搜索时间过长。
2. 深度优先搜索算法：深度优先搜索算法是另一种常用的解决迷宫问题的算法。
它从起点开始，沿着一个方向一直搜索到无法继续前进为止，然后回溯到上一个节点，选择另一个方向进行搜索。
在实验中，我们发现深度优先搜索算法能够快速找到一条路径，但是由于它的搜索策略是“深入优先”，因此无法保证找到的路径是最短路径。
3. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，它综合了广度优先搜索和深度优先搜索的优点。
在实验中，我们将每个节点的代价定义为从起点到该节点的实际代价和从该节点到终点的预估代价之和。
A*算法通过优先选择代价最小的节点进行搜索，以期望找到一条最短路径。
实验结果表明，A*算法在大多数情况下能够找到最短路径，并且相对于广度优先搜索算法，它的搜索时间更短。
4. 遗传算法：除了传统的搜索算法外，我们还尝试了一种基于进化思想的遗传算法来解决迷宫问题。
遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。
在实验中，我们将迷宫路径编码为一个个体，并使用适应度函数来评估每个个体的优劣。
经过多次迭代，遗传算法能够找到一条较优的路径，但是由于算法本身的复杂性，搜索时间较长。
迷宫问题_上机实验报告
一、实验目的1. 熟悉迷宫问题的基本概念和解决方法。
2. 掌握一种或多种迷宫求解算法。
3. 通过编程实践，提高算法设计和编程能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发工具：PyCharm三、实验内容迷宫问题是指在一个二维网格中，给定起点和终点，求解从起点到终点的路径。
本实验采用深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种算法进行迷宫求解。
1. 深度优先搜索（DFS）（1）算法原理：DFS算法是一种非确定性算法，其基本思想是沿着一个分支一直走到底，直到无法继续为止，然后回溯到上一个节点，再选择另一个分支继续走。
（2）算法步骤：a. 初始化迷宫，将起点设置为当前节点，将终点设置为目标节点。
b. 创建一个栈，将起点入栈。
c. 当栈不为空时，执行以下操作：a. 弹出栈顶元素，将其标记为已访问。
b. 判断是否为终点，如果是，则输出路径并结束算法。
c. 获取当前节点的上下左右邻居节点，如果邻居节点未被访问，则将其入栈。
d. 当栈为空时，算法结束。
（3）代码实现：```pythondef dfs(maze, start, end):stack = [start]visited = set()path = []while stack:node = stack.pop()if node == end:return path + [node]visited.add(node)for neighbor in get_neighbors(maze, node): if neighbor not in visited:stack.append(neighbor)path.append(node)return Nonedef get_neighbors(maze, node):x, y = nodeneighbors = []if x > 0 and maze[x-1][y] == 0:neighbors.append((x-1, y))if y > 0 and maze[x][y-1] == 0:neighbors.append((x, y-1))if x < len(maze)-1 and maze[x+1][y] == 0:neighbors.append((x+1, y))if y < len(maze[0])-1 and maze[x][y+1] == 0:neighbors.append((x, y+1))return neighbors```2. 广度优先搜索（BFS）（1）算法原理：BFS算法是一种确定性算法，其基本思想是从起点开始，按照一定顺序遍历所有节点，直到找到终点。
迷宫探路系统实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景迷宫探路系统是一个经典的计算机科学问题，它涉及到算法设计、数据结构以及问题求解等多个方面。
本实验旨在通过设计和实现一个迷宫探路系统，让学生熟悉并掌握迷宫问题的求解方法，提高算法实现能力。
二、实验目的1. 理解迷宫问题的基本概念和求解方法。
2. 掌握深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法的原理和实现。
3. 了解A搜索算法的基本原理，并能够实现该算法解决迷宫问题。
4. 学会使用数据结构如栈、队列等来辅助迷宫问题的求解。
三、实验原理迷宫问题可以通过多种算法来解决，以下为三种常用的算法：1. 深度优先搜索（DFS）：DFS算法通过递归的方式，沿着一条路径深入搜索，直到遇到死胡同，然后回溯并尝试新的路径。
DFS算法适用于迷宫的深度较深，宽度较窄的情况。
2. 广度优先搜索（BFS）：BFS算法通过队列实现，每次从队列中取出一个节点，然后将其所有未访问过的邻接节点加入队列。
BFS算法适用于迷宫的宽度较宽，深度较浅的情况。
3. A搜索算法：A算法结合了DFS和BFS的优点，通过估价函数f(n) = g(n) +h(n)来评估每个节点的优先级，其中g(n)是从起始点到当前节点的实际代价，h(n)是从当前节点到目标节点的预估代价。
A算法通常能够找到最短路径。
四、实验内容1. 迷宫表示：使用二维数组表示迷宫，其中0表示通路，1表示障碍。
2. DFS算法实现：- 使用栈来存储路径。
- 访问每个节点，将其标记为已访问。
- 如果访问到出口，输出路径。
- 如果未访问到出口，回溯到上一个节点，并尝试新的路径。
3. BFS算法实现：- 使用队列来存储待访问的节点。
- 按顺序访问队列中的节点，将其标记为已访问。
- 将其所有未访问过的邻接节点加入队列。
- 如果访问到出口，输出路径。
4. A算法实现：- 使用优先队列来存储待访问的节点，按照f(n)的值进行排序。
- 访问优先队列中的节点，将其标记为已访问。
迷宫实验实验报告
迷宫实验一．摘要迷宫实验主要是要探讨研究一个人只靠自己的动觉，触觉和记忆获得信息的情况下，如何学会在空间中定向。
本实验的被试是华东师范大学应用心理学系大二的一名女同学，本实验以学习遍数为自变量，以所用时间和错误次数为因变量，让被试在排除视觉条件下，用小棒从迷宫起点凹槽移动到达终点，其间小棒每次进入盲巷并与盲巷末端金属片接触算一次错误，学会的定义为连续三遍不出错。
而且主试也不能给予被试任何提示或暗示。
被试要运用动觉，思维，记忆等自己认为有效的方法独立完成。
测试中为了控制疲劳带来的误差，若被试感到疲劳，可稍事休息再进行实验。
分析实验数据可知，被试走完迷宫所用时间成减少趋势，错误次数也成减少趋势。
在最初几次走迷宫时，错误次数会出现反复的时多时少的情况，所用时间也在反复，时多时少，这表明被试在摸索迷宫路线，处于对整个迷宫的整体定位中。
随着学习遍数的增加，错误次数与走完一次迷宫所用的时间开始减少，这表明被试对于迷宫的整体情况有了比较清楚的了解。
关键词迷宫学习次数学习时间错误次数二．引言人类从十九世纪末就开始研究迷宫学习了。
1899 年,斯莫尔(W. S. Small ) 让白鼠学习一条相当复杂的迷津通路。
通过研究他认为,白鼠迷宫学习所依靠的主要是触觉和动觉记忆。
1912 年希克思(V. C. Hicks) 和卡尔把迷宫用于研究人类学习。
泊金斯（Perkins，1927）最早使用这种在手指迷宫的基础上发展起来的最简便、最常用的触棒迷宫（pencil maze）。
近年来，学者们则利用迷宫进行逆反学习能力的研究。
而在特殊教育领域，也利用迷宫队正常人和盲人进行了触棒迷宫的对比试验，并得出了盲人心理的巨大补偿作用和学习潜能的结论。
迷宫是研究一个人只靠自己的动觉、触觉和记忆获得信息的情况下，如何学会在空间中定向。
迷宫的种类很多，结构方式也不一样，但是有一个特征，这就是有一条从起点到终点的正确途径与从此分出的若干条盲巷。
迷宫问题实验报告doc
迷宫问题实验报告篇一：迷宫问题实验报告武汉纺织大学数学与计算机学院数据结构课程设计报告迷宫问题求解学生姓名：学号：班级：指导老师：报告日期：一、问题描述以一个m x n的长方矩阵表示迷宫，1和0分别表示迷宫中的通路和障碍。
设计一个程序，对任意设定的迷宫，求出从入口到出口的通路，或者没有通路的结论。
二、需求分析 1、以二维数组maze[10][10]表示迷宫，数组中以元素1表示通路，0表示障碍，迷宫的大小理论上可以不限制，但现在只提供10*10大小迷宫。
2、迷宫的入口和出口需由用户自行设置。
3、以长方形矩阵的形式将迷宫及其通路输出，输出中“#”表示迷宫通路，“1”表示障碍。
4、本程序只求出一条成功的通路。
但是只要对函数进行小量的修改，就可以求出其他全部的路径。
5、程序执行命令为：（1）输入迷宫；（2）、求解迷宫；（3）、输出迷宫。
三、概要设计1、设定栈的抽象数据类型定义：ADT zhan{ 基本操作：InitStack(SqStack &S)操作结果：构造一个空栈 push（*s，*e）初始条件：栈已经存在操作结果：将e所指向的数据加入到栈s中 pop（*s,*e）初始条件：栈已经存在操作结果：若栈不为空，用e返回栈顶元素，并删除栈顶元素 getpop（*s，*e）初始条件：栈已经存在操作结果：若栈不为空，用e返回栈顶元素stackempty(*s)初始条件：栈已经存在操作结果：判断栈是否为空。
若栈为空，返回1，否则返回0 }ADT zhan 2、设定迷宫的抽象数据类型定义 ADT migong{基本操作：Status print(MazeType maze)； //显示迷宫Status Pass(MazeType maze,PosType curpos); //判断当前位置是否可通Status FootPrint(MazeType &maze,PosTypecurpos);//标记当前位置已经走过Status MarkPrint(MazeType &maze,PosType curpos); //标记当前位置不可通PosType NextPos(PosType curpos,DirectiveTypedi); // 进入下一位置}ADT yanshu3、本程序包括三个模块 a、主程序模块 void main() {初始化；迷宫求解；迷宫输出； }b、栈模块——实现栈的抽象数据类型c、迷宫模块——实现迷宫的抽象数据类型四、流程图五、数据结构typedef struct //位置结构 { int row; //行位置 int col; //列位置 }PosType;typedef struct//迷宫类型{ int arr[10][10]; }MazeType;typedef struct {int step; //当前位置在路径上的"序号"PosType seat; //当前的坐标位置DirectiveType di; //往下一个坐标位置的方向}SElemType;typedef struct // 栈类型{SElemType *base; //栈的尾指针SElemType *top;//栈的头指针 int stacksize;//栈的大小}SqStack;六、调试结果和分析a) 测试结果实际程序执行过程如下图所示：篇二：迷宫实验实验报告迷宫实验一．摘要迷宫实验主要是要探讨研究一个人只靠自己的动觉，触觉和记忆获得信息的情况下，如何学会在空间中定向。
实验报告No2-迷宫
实验报告No.2题目：迷宫实验一．需求分析1、以二维数组migong[M][N]表示迷宫，其中migong[0][j]和migong[i][0](0<=j,i<=N)为添加的一圈障碍。
数组中以元素1表示通路，0表示障碍，迷宫的大小理论上可以不限制。
2、迷宫数据由程序提供，用户只需要进行选择迷宫就行。
迷宫的入口和出口由程序提供。
3、若设定的迷宫存在通路，则以长方形矩阵的形式将迷宫及其通路输出到标准终端上，其中“0”表示障碍，“2”表示通过的路径，“3”表示死胡同，没有显示的区域表示没有到达过的地方。
4、本程序只求出一条成功的通路。
但是只要对函数进行小量的修改，就可以求出其他全部的路径。
5、程序执行命令为：（1）、创建迷宫；（2）、求解迷宫；（3）、输出迷宫。
6、迷宫问题具体描述：以一个m x n的长方矩阵表示迷宫，1和0分别表示迷宫中的通路和障碍。
设计一个程序，对任意设定的迷宫，求出从入口到出口的通路，或者没有通路的结论。
二．概要设计1设定栈的抽象数据类型定义ADT Stack {数据对象:D={ai|aiπcharSet,i=1,2,……，n，n≥0}数据关系：R1=<ai-1，ai>|ai-1，aiπD，i=2，……，n}基本操作：InitStack（&S）操作结果：构造一个空栈SDestoryStack(&S)初始条件：栈S已经存在操作结果:销毁栈SClearStack（&S）初始条件：栈S已经存在操作结果:将S清为空栈StackLength（S）初始条件：栈S已经存在操作结果:返回栈S的长度StackEmpty(S)初始条件：栈S已经存在操作结果:若栈空，则返回TRUE，否则返回FLASE2.、设定迷宫的抽象数据类型为：ADT maze{数据对象：D={ai,j|aij<{‘‘,’#’,’@’},0<=i<=m+1,0<=j<=n+1;m,n<=10;}数据关系：R={ROW,COL}ROW={<ai-1,j;ai,j>|ai-1,ai,j<D,i=1,….,m+1,j=0,…,n+1}COL={<ai,j-1,ai,j>|ai,j-1,ai,j<D,i=0,…,m+1,j=1,…,n+1}三．程序设计主函数main()createMaze()信息读入MazePath()寻找路径InitStack()Push()Pop()Empty()canPos()MarkPos()NextPos()一、测试分析1.在写代码的过程中，没有弄清使用指针与引用之后，结构体如何使用。
实验心理学报告迷宫实验doc
实验心理学报告.迷宫实验doc 实验心理学报告——迷宫实验一、实验目的本实验旨在探究学习策略对解决迷宫问题的效率影响，同时考察被试者在解决迷宫问题时的认知过程和策略选择。
通过对不同学习策略的对比，我们期望能更好地理解学习策略在问题解决中的作用。
二、实验原理迷宫问题是一种经典的问题解决任务，它要求被试者通过一定的路径寻找目标。
在解决迷宫问题的过程中，被试者需要运用一系列的学习策略，如规则学习、随机学习等。
本实验将通过控制不同的学习策略条件，观察其对解决迷宫问题的效果。
三、实验步骤与记录1.准备阶段：选取50名年龄、性别、学习背景相近的被试者，随机分为两组：实验组（25人）和对照组（25人）。
2.实验阶段：•给两组被试者呈现相同的迷宫问题，但实验组需按照指定的学习策略进行预先训练，而对照组则不接受任何训练。
•在解决迷宫问题的过程中，记录每组被试者所用的时间、路径长度以及所使用的策略类型。
3.数据处理与分析阶段：对比两组被试者在解决迷宫问题上的表现，分析学习策略对问题解决的影响。
同时，对被试者所使用的策略类型进行归纳和分类，探讨不同策略在问题解决中的贡献。
四、实验结果与分析1.数据记录（略）2.数据分析：•在解决迷宫问题的过程中，实验组被试者所用的时间明显少于对照组，且路径长度也较短。
这表明接受指定学习策略训练的被试者在解决迷宫问题上具有更高的效率。
•通过对比两组被试者所使用的策略类型，我们发现实验组被试者更多地使用了规则学习和启发式策略，而对照组则更倾向于使用随机学习和试误策略。
这说明预先的训练能够引导被试者采取更有效的策略来解决迷宫问题。
3.结论：本实验结果表明，学习策略对解决迷宫问题具有重要影响。
预先接受指定学习策略训练的被试者能够更有效地解决问题，所用时间和路径长度均优于未接受训练的对照组。
同时，我们还发现不同的学习策略在问题解决中具有不同的贡献，规则学习和启发式策略在解决迷宫问题中可能更具优势。
迷宫设计实验报告
迷宫设计实验报告一、实验目的通过设计迷宫，探究迷宫设计中所需要考虑的因素，提高解决问题的能力和创造性思维能力。
二、实验内容1.迷宫的设计与构建2.迷宫的解决方案三、实验原理1.迷宫的设计迷宫是指有迷惑性质的困难地带，迷宫的设计需要考虑以下因素：-迷宫的大小：迷宫的大小应根据实际需要进行设计，过大可能造成游戏时间过长，过小可能导致游戏失去挑战性。
-迷宫的布局：迷宫的布局需要考虑迷宫的形状、分支数量、死胡同数量等，以增加游戏的难度和趣味性。
-迷宫的路径设计：迷宫的路径需要设计出一条通向出口的路径，同时设计一些死胡同或曲折路径，增加游戏的迷惑性。
2.迷宫的解决方案迷宫的解决方案需要考虑以下因素：-算法：可以使用广度优先、深度优先等算法来寻找迷宫的路径。
-有效路径：要找到一条有效的路径，即从起点到终点的路径。
四、实验步骤1.设计迷宫的布局和形状，包括迷宫的大小、分支数量、死胡同数量等。
2.构建迷宫的路径和障碍物，使得迷宫有一条通向出口的路径，并增加一些迷惑性的路径。
3.使用算法来解决迷宫，找到起点到终点的路径。
4.验证路径的有效性，即检查是否存在其他路径到达终点。
五、实验结果及分析根据实验步骤进行实验后，得到了以下结果：1.迷宫的设计：我们设计了一个大小适中的迷宫，具有较多的分支和死胡同，以增加游戏的难度和迷惑性。
2.迷宫的解决方案：通过广度优先算法，我们成功找到了一条有效的路径，即从起点到终点的路径。
3.路径的有效性：经过验证，我们没有找到其他路径到达终点的情况，说明我们找到的路径是有效的。
通过实验，我们发现迷宫设计和解决方案的成功与否与多种因素有关，包括迷宫的布局、路径的设计和算法的选择等。
合理地设计迷宫和选择合适的解决方案，可以提高迷宫游戏的趣味性和挑战性。
六、实验总结通过本次实验，我们深入了解了迷宫设计和解决方案的原理和方法，并通过实际操作进行了验证。
在迷宫设计中，我们需要考虑迷宫的大小、布局和路径设计等因素，以增加迷宫的难度和趣味性。
迷宫实验实验报告
迷宫实验实验报告摘要：本实验旨在探究迷宫实验对于动物行为的影响以及其对学习与记忆的作用。
实验中，我们利用一个简单的迷宫设计，观察大鼠在迷宫中的表现，并通过记录数据和分析结果来评估其学习和记忆能力。
通过本实验，我们希望能进一步理解迷宫实验在研究生物行为方面的应用和意义。
引言：迷宫实验是一种常见的实验方法，用于研究生物在特定环境条件下的空间学习和记忆能力。
迷宫实验通过观察动物在迷宫中的行为来评估其对空间信息的感知、学习和记忆能力。
在迷宫实验中，动物需要通过探索和记忆来找到迷宫的出口，从而获得奖励，或避开惩罚。
材料与方法：我们使用的迷宫是一个简单的十字迷宫，由透明的塑料材料构成，尺寸为50厘米×50厘米。
迷宫的出口位于其中一个臂膀的末端，而其他臂膀则是封闭的。
实验中使用的动物是实验室中选取的健康成年大鼠。
实验过程分为三个阶段：训练阶段、测试阶段和记忆阶段。
训练阶段中，我们将大鼠放置在迷宫的入口处，观察其行为并记录时间，直到它找到迷宫的出口。
如果大鼠在30分钟内找不到出口，我们将它返回初始位置。
训练阶段总共进行了10次，每次间隔一天。
在测试阶段，我们采取相同的方法，观察大鼠寻找迷宫出口的表现。
测试阶段记录的数据将用于评估大鼠的学习能力和记忆能力。
在记忆阶段，我们将大鼠置于迷宫的入口处，观察其是否能够快速找到迷宫的出口。
这一阶段将继续进行数天，以评估大鼠在记忆方面的表现。
结果：通过对实验数据的分析，我们得出以下结果：1. 在训练阶段，大鼠的学习能力逐渐增强，平均每次找到迷宫出口的时间缩短。
(完整word版)迷宫寻路实验报告
人工智能实验报告实验三A*算法实验II一、实验目的：熟悉和掌握A*算法实现迷宫寻路功能，要求掌握启发式函数的编写以及各类启发式函数效果的比较。
二、实验原理：A＊（A-Star）算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。
公式表示为：f（n)=g(n)+h （n）,其中f（n)是节点n从初始点到目标点的估价函数，g(n）是在状态空间中从初始节点到n 节点的实际代价，h（n）是从n到目标节点最佳路径的估计代价。
保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数h（n)的选取：估价值h（n）小于等于n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低,但能得到最优解。
如果估价值大于实际值，搜索的点数少，搜索范围小,效率高，但不能保证得到最优解.三、实验内容:1、参考实验系统给出的迷宫求解核心代码，观察求解过程与思路。
2、画出用A＊算法求解迷宫最短路径的流程图.3、尝试改变启发式算法提高迷宫搜索速度.4、分析不同启发式函数对迷宫寻路速度的提升效果。
四、实验报告要求：1、画出A＊算法求解迷宫最短路径问题的流程图。
2、试分析不同启发式函数对迷宫寻路求解的速度提升效果。
①: gn = 0;fn = abs(Ei-ci)+abs（Ej—cj);………………………fn1 = abs(Ei-ni）+abs(Ej-nj)+gn1；②: gn = 0；fn = 0;…………………fn1 = 0;③：gn = 0;fn = 0;…………………fn1 = abs（Ei—ni）*abs(Ej-nj）+ abs（Ej—nj)*abs（Ej—nj）+gn1;调节g(n)和h（n）函数影响搜索策略。
使启发式算法效率提高。
3、分析启发式函数中g(n）和h(n)求解方法不同对A*算法的影响。
g(n)和h(n）求解方法不同将直接影响A*算法的效率，好的解决方法不仅能够使路径变短，而且在求解过程中所搜索和产生的节点数也会尽量的少；而比较差的解决方法则可能导致所找到的路径未必是最短的,尽管它在求解过程中所搜索和产生的节点数也比较少.五、实验心得与体会A*算法作为启发式算法的重要组成部分在实际应用中有很大的作用.通过这次实验，我对g(n)和h(n）这两个函数对于A＊算法的影响有了更进一步的了解，同时也认识到编写好的g(n）和h（n）对于A*算法的性能提高是十分关键的。
迷宫问题实验报告
迷宫问题实验报告引言迷宫问题是一个经典的计算机科学问题，涉及到寻找在迷宫中的一条路径，从入口到出口。
在本次实验中，我们使用了一种称为“step by step thinking”的方法来解决迷宫问题。
步骤一：定义问题在解决迷宫问题之前，我们首先需要明确问题的定义。
迷宫可以被视为一个二维的网格，其中某些单元格被阻塞，表示不能通过的墙壁，而其他单元格则可以通过。
我们的目标是找到一条从迷宫的入口到出口的路径。
步骤二：设计算法为了解决迷宫问题，我们需要设计一个算法。
在本实验中，我们选择了深度优先搜索（DFS）算法，它是一种经典的解决迷宫问题的方法。
深度优先搜索算法的基本思想是从起点开始，沿着一个方向前进，直到无法继续前进为止。
然后，我们回溯到上一个位置，选择下一个可行的方向，继续前进，直到我们找到出口或者所有的路径都被尝试过。
步骤三：实现算法在实现算法之前，我们首先需要将迷宫表示为一个数据结构。
我们可以使用一个二维数组来表示迷宫，其中阻塞的单元格可以用一个特定的值（比如0）表示，可以通过的单元格用另一个值（比如1）表示。
接下来，我们可以使用递归的方式实现深度优先搜索算法。
我们从起点开始，以递归的方式探索迷宫的每一个可能路径。
当我们找到出口时，我们返回一个成功的路径。
如果我们无法找到出口，我们返回一个失败的路径。
步骤四：验证算法为了验证我们的算法是否正确，我们需要进行一些实验。
我们可以选择几个不同的迷宫，包括一些简单的迷宫和一些复杂的迷宫，然后使用我们的算法来找到一条路径。
在实验过程中，我们可以观察到算法找到的路径是否符合我们的预期。
如果算法找到了一条路径，我们可以检查路径是否是从起点到出口，并且没有穿越任何阻塞单元格。
如果算法未能找到一条路径，我们可以检查迷宫是否存在一条路径，或者是否存在问题导致算法无法找到路径。
步骤五：总结和讨论通过实验，我们发现“step by step thinking”的方法可以有效地解决迷宫问题。
数据结构-迷宫实验报告
数据结构-迷宫实验报告迷宫实验报告1.引言1.1 背景迷宫是一种常见的问题，研究迷宫可以帮助理解和应用数据结构和算法的原理。
迷宫实验旨在设计和实现一个迷宫求解算法，通过寻找迷宫的出口来提高算法的效率和准确性。
1.2 目的本实验旨在探索不同数据结构和算法在迷宫求解问题中的应用，并比较它们的性能和效果。
2.实验设计2.1 迷宫表示2.1.1 选择数据结构表示迷宫：数组、邻接矩阵、邻接表2.1.2 定义迷宫的起点和终点2.2 迷宫算法2.2.1 随机2.2.2 手动2.3 迷宫求解算法2.3.1 深度优先搜索 (DFS)2.3.2 广度优先搜索 (BFS)2.3.3 A算法3.实验过程与结果3.1 迷宫3.1.1 随机迷宫3.1.1.1 实现随机算法3.1.1.2 迷宫示例结果3.1.2 手动迷宫3.1.2.1 根据设计示例手动创建迷宫 3.1.2.2 创建迷宫示例结果3.2 迷宫求解3.2.1 使用深度优先搜索算法求解迷宫 3.2.1.1 实现深度优先搜索算法3.2.1.2 深度优先搜索迷宫示例结果3.2.2 使用广度优先搜索算法求解迷宫3.2.2.1 实现广度优先搜索算法3.2.2.2 广度优先搜索迷宫示例结果 3.2.3 使用A算法求解迷宫3.2.3.1 实现A算法3.2.3.2 A算法迷宫示例结果4.实验分析与讨论4.1 性能比较4.1.1 深度优先搜索算法的优势与不足4.1.2 广度优先搜索算法的优势与不足4.1.3 A算法的优势与不足4.2 结果分析4.2.1 不同算法对迷宫的解决效率4.2.2 不同算法对迷宫复杂度的适应性4.3 结论4.3.1 不同算法在迷宫求解中的应用4.3.2 为进一步优化迷宫求解算法提供参考5.结束语本文档涉及附件：- 迷宫算法源代码- 迷宫求解算法源代码- 实验数据和结果示例本文所涉及的法律名词及注释：- DFS：深度优先搜索(Depth-First Search) - BFS：广度优先搜索(Breadth-First Search) - A算法：A星算法 (A-star algorithm)。
三迷宫实验报告
三迷宫实验报告三迷宫实验报告引言：迷宫是人类探索智慧和勇气的象征。
在心理学领域，迷宫实验被广泛应用于研究人类认知、决策和行为模式。
本文将介绍一项名为“三迷宫”的实验，探究参与者在面对不同迷宫时的行为和思维模式。
实验设计：实验共有三个迷宫，分别是“直角迷宫”、“环形迷宫”和“障碍迷宫”。
每个迷宫都有多个路径，但只有一条通往出口。
参与者被要求在规定时间内找到迷宫的出口，并记录下他们在寻找过程中的思考和感受。
直角迷宫：直角迷宫是最简单的迷宫之一，由四个直角拐弯构成。
实验开始时，参与者普遍采用随机探索的策略，试图通过尝试不同的路径找到出口。
然而，随着时间的推移，参与者逐渐意识到迷宫的结构，并开始使用记忆和推理来寻找最短路径。
一些参与者表现出更高的空间感知能力，能够更快地找到出口。
环形迷宫：环形迷宫是一个封闭的环形结构，没有直接通往出口的路径。
参与者在初始探索阶段通常会反复绕圈子，试图找到通向出口的路径。
然而，随着时间的推移，参与者逐渐发现了隐藏在环形迷宫中的规律。
他们开始意识到，只要保持相对方向不变，就能找到通向出口的路径。
这种策略被称为“保持相对方向法”。
实验结果显示，参与者在逐渐掌握这一策略后，寻找出口的时间显著减少。
障碍迷宫：障碍迷宫是最具挑战性的迷宫之一，迷宫中有多个障碍物阻挡着通向出口的路径。
参与者在面对障碍迷宫时，表现出了不同的行为和思维模式。
一些参与者采用试错法，不断尝试不同的路径，直到找到通向出口的路径。
另一些参与者则采用规划法，通过观察障碍物的位置和形状，提前规划出一条可行的路径。
实验结果显示，规划法相对于试错法更为高效，能够更快地找到出口。
讨论与结论：通过三迷宫实验，我们可以看到参与者在面对不同迷宫时的行为和思维模式的变化。
直角迷宫中，参与者逐渐从随机探索转变为记忆和推理的策略。
环形迷宫中，参与者通过保持相对方向法找到了通向出口的路径。
而在障碍迷宫中，参与者采用试错法和规划法两种不同的策略。
迷宫游戏实验报告
一、实验背景迷宫游戏是一种古老而经典的智力游戏，其历史悠久，源远流长。
近年来，随着计算机技术的发展，迷宫游戏逐渐成为了一种新型的娱乐方式。
为了探究迷宫游戏在计算机编程中的应用，我们设计并实现了一个基于C++的迷宫游戏。
二、实验目的1. 掌握C++编程语言的基本语法和编程技巧；2. 了解迷宫问题的基本算法，并实现迷宫的生成、搜索和展示；3. 提高编程能力和逻辑思维能力；4. 分析迷宫游戏的设计与实现过程，总结经验教训。
三、实验内容1. 迷宫生成迷宫生成算法是迷宫游戏的关键技术之一。
本实验采用深度优先搜索算法生成迷宫。
深度优先搜索算法的基本思想是从起点开始，按照一定的顺序依次访问每个节点，直到访问完所有节点。
具体步骤如下：（1）初始化迷宫，设置起点和终点；（2）从起点开始，按照一定的顺序访问相邻节点；（3）将访问过的节点标记为已访问，并从其相邻节点中随机选择一个未访问节点进行访问；（4）重复步骤（2）和（3），直到访问完所有节点。
2. 迷宫搜索迷宫搜索算法是迷宫游戏中的另一个关键技术。
本实验采用广度优先搜索算法搜索迷宫路径。
广度优先搜索算法的基本思想是从起点开始，按照一定的顺序依次访问每个节点，直到找到目标节点。
具体步骤如下：（1）初始化搜索队列，将起点入队；（2）从队列中取出一个节点，访问其相邻节点；（3）将访问过的节点标记为已访问，并将其入队；（4）重复步骤（2）和（3），直到找到目标节点。
3. 迷宫展示迷宫展示是迷宫游戏的重要组成部分。
本实验采用图形化界面展示迷宫，包括迷宫地图、老鼠形象、粮仓位置等。
具体实现方法如下：（1）使用C++的图形库（如SDL）创建窗口和绘制迷宫地图；（2）使用图片资源显示老鼠形象和粮仓位置；（3）根据老鼠的移动实时更新迷宫地图。
4. 功能实现本实验实现以下功能：（1）编辑迷宫：允许用户修改迷宫，包括墙变路、路变墙；（2）闯关和计分：设置关卡，根据玩家在规定时间内完成迷宫的难度给予相应的分数；（3）找出所有路径和最短路径：在搜索过程中记录所有路径，并找出最短路径。
迷宫_实验报告
一、实验目的迷宫实验是一种经典的心理学实验，旨在研究人类在未知环境中的认知过程、决策策略以及空间记忆能力。
本实验旨在探讨以下问题：1. 个体在迷宫中的行为模式；2. 不同认知策略对迷宫探索的影响；3. 空间记忆能力在迷宫探索中的作用。
二、实验方法1. 实验对象：选取30名大学生作为实验对象，年龄在18-22岁之间，男女比例相当。
2. 实验材料：迷宫模型、计时器、记录表。
3. 实验程序：（1）实验前准备：将迷宫模型放置在实验室内，确保实验环境安静、光线充足。
（2）实验分组：将30名实验对象随机分为三组，每组10人，分别对应不同的认知策略。
（3）实验过程：①A组：采用随机探索策略，即随机选择一个方向前进，直到找到出口。
②B组：采用先探索后记忆策略，即先在迷宫中探索一段时间，然后将走过的路径和经验进行记忆，以便在后续的探索中避免重复。
③C组：采用空间记忆策略，即根据迷宫的空间结构，在脑海中构建迷宫的模型，以便在探索过程中进行有效的路径规划。
（4）实验记录：记录每位实验对象在迷宫中的探索时间、走过的路径长度以及是否成功找到出口。
三、实验结果与分析1. 实验结果通过实验数据的统计分析，得出以下结果：（1）A组平均探索时间为60秒，成功找到出口的比例为40%。
（2）B组平均探索时间为45秒，成功找到出口的比例为60%。
（3）C组平均探索时间为30秒，成功找到出口的比例为80%。
2. 实验结果分析（1）A组采用随机探索策略，由于缺乏有效的决策依据，导致探索时间较长，成功率较低。
（2）B组采用先探索后记忆策略，在探索过程中积累了一定的经验，成功找到出口的比例较高。
（3）C组采用空间记忆策略，通过构建迷宫模型，在探索过程中进行有效的路径规划，成功找到出口的比例最高。
四、实验结论1. 在迷宫实验中，不同认知策略对迷宫探索的影响显著。
随机探索策略效果较差，先探索后记忆策略和空间记忆策略效果较好。
2. 空间记忆能力在迷宫探索中起着至关重要的作用。
数据结构-迷宫实验报告
数据结构-迷宫实验报告数据结构迷宫实验报告一、引言迷宫问题是一个经典的算法和数据结构问题，它不仅具有趣味性，还能很好地锻炼我们对数据结构和算法的理解与应用能力。
在本次实验中，我们通过不同的方法和策略来解决迷宫问题，深入探索了数据结构在其中的作用。
二、实验目的本次迷宫实验的主要目的是：1、深入理解和掌握常见的数据结构，如栈、队列等。
2、学会运用不同的数据结构和算法来解决迷宫问题。
3、提高分析问题、设计算法和编写代码的能力。
三、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，开发工具为 PyCharm。
四、实验内容（一）迷宫的表示我们首先需要确定如何表示迷宫。
常见的方法是使用二维数组，其中 0 表示可通行的路径，1 表示墙壁。
例如，以下是一个简单的 5x5 迷宫的表示：｀｀｀pythonmaze ＝0, 1, 0, 0, 0,0, 1, 0, 1, 0,0, 0, 0, 1, 0,0, 1, 0, 1, 0,0, 0, 0, 0, 0｀｀｀（二）深度优先搜索算法深度优先搜索（DepthFirst Search，简称 DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。
在迷宫问题中，我们从起始点开始，沿着一个方向尽可能深入地探索，直到无法继续，然后回溯。
以下是使用深度优先搜索算法解决迷宫问题的 Python 代码：｀｀｀pythondef dfs(maze, start, end)：stack ＝（start0, start1)visited ＝ set(）while stack:cur_row, cur_col ＝ stackpop(）if （cur_row, cur_col) ＝＝ end:return Trueif （cur_row, cur_col) in visited:continuevisitedadd(（cur_row, cur_col)）if cur_row ＞ 0 and mazecur_row 1cur_col ＝＝ 0: stackappend(（cur_row 1, cur_col)）if cur_row ＜ len(maze) 1 and mazecur_row ＋ 1cur_col ＝＝ 0: stackappend(（cur_row ＋ 1, cur_col)）if cur_col ＞ 0 and mazecur_rowcur_col 1 ＝＝ 0: stackappend(（cur_row, cur_col 1)）if cur_col ＜ len(maze0) 1 and mazecur_rowcur_col ＋ 1 ＝＝ 0: stackappend(（cur_row, cur_col ＋ 1)）return False｀｀｀（三）广度优先搜索算法广度优先搜索（BreadthFirst Search，简称 BFS）是一种逐层遍历树或图的算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实习报告、题目：编制一个求解迷宫通路的程序班级：计算机04（2）姓名：王金锭学号：04120087完成日期：06.03.01一．需求分析：1．以二维数组Maze[m+2][n+2]表示迷宫,其中:Maze[0][j]和Maze[m+1][j](0<=j<=n+1)及Maze[i][0]Maze[i][n+1](0<=i<=m+1)为添加的一圈障碍.数组中以元素值为0表示通路,1表示障碍,限定迷宫的大小m,n<=10.2．用户以文件的形式输入迷宫的数据:文件中的第一行的数据为迷宫的行数m和列数n；从第二行至第m+1(每行n个数)为迷宫值，同一行中的两个数字之间用空白字符相隔。
3．迷宫的入口位置和出口位置可由用户随时设定。
4．若设定的迷宫存在通路，则以长方阵形式将迷宫及其通路输出到标准输出文件(即终端)上，其中，字符“＃”表示障碍，字符“＊”表示路径上的位置，字符“@”表示“死胡同”，即曾途径然而不能到达出口的位置，余者用空格符印出。
若设定的迷宫不存在通路，则报告相应信息。
5．本程序给出一条成功的通路，并且可以通过用户输入把所有的通路输出到指定的文件中。
6．测试数据见原题，当入口位置为(1，1)，出口位置为(9，8)时，输出数据为：二．概要设计：1．设定栈的抽象数据类型定义：ADT Stack{数据对象：D={ai|ai∈IntSet,i=1,2….,n,n>=0}数据关系：{ai-1,ai|ai-1,ai∈D,i=1,2…..n}基本操作：InitStack(&S)操作结果：构造一个空栈。
DestroyStack(&S)初始条件：栈S已存在操作结果：将S清空为空栈。
ClearStack(&S)初始条件：栈S已存在。
操作结果：将S清为空栈。
StackLength(S)初始条件：栈S已存在。
操作结果：返回栈S的长度。
StackEmpty(S)初始条件：栈S已存在。
操作结果：若S为空栈，则返回TURE，否则返回FAULE。
GetTop(S,&e)初始条件：栈S已存在。
操作结果：若S不空，则以e返回栈顶元素。
Push(&S,e)初始条件：栈S存在。
操作结果：在栈S的栈顶插入新的栈顶元素e。
Pop(&S,e)初始条件：栈S已存在。
操作结果：删除S的栈顶元素，并以e返回其值。
StackTraverse(S,visit())初始条件：栈S已存在。
操作结果：从栈底到栈顶依次对S中的每个元素调用visit()。
}ADT Stack2. 求解迷宫中的一条通路的伪码算法 :设定当前位置的初值为入口位置;do{若当前位置可通,则{将当前位置插入栈顶;若该位置是出口位置,则结束;否则切换当前位置的东邻方块为新的当前位置;}否则{若栈不空且栈顶位置尚有其他方向未被搜索,则设定新的当前位置为沿顺时针方向旋转找到的栈顶苇子后的下一个相邻块;若栈不空但粘顶位置的四周均不可通,则{删去栈顶位置;若栈不空,则重新测试新的栈顶位置,直至找到一个可通的相邻块或出栈至空栈;}}}while(栈不空);{栈空说明没有路径存在}三．详细设计：typedef enum{Wall,Space,Thinked}TMazeElem;typedef struct{int x,y;}Coordinate;typedef struct {int iLength,iHeight;TMazeElem pMaze[MAX_MAZE_SIZE][MAX_MAZE_SIZE];Coordinate in,out;}TMaze;typedef struct{Coordinate pos;int di;}PathElem;void ClearMaze(TMaze *maze)//清空迷宫void PrintMaze(TMaze *maze)//输出迷宫bool SaveMaze(TMaze *maze,char *fname)//保存到文件fname迷宫bool LoadMaze(TMaze *maze,char *fname,char *errMsg)//从文件中输入迷宫void FindMazePath_B(TMaze *maze,char *fname)//用回溯法探索迷宫的所有解，并且把解写入文件名为fname 的文件3.主函数和其他函数的源代码int Number = 0;/*迷宫的解的个数*/typedef int bool;#define OK 1#define ERROR 0#define TRUE 1#define FALSE 0#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#define MAX_MAZE_SIZE 100#define MAX_STACK_SIZE 500extern int Number;typedef enum{Wall,Space,Thinked}TMazeElem;typedef struct{int x,y;}Coordinate;typedef struct {int iLength,iHeight;TMazeElem pMaze[MAX_MAZE_SIZE][MAX_MAZE_SIZE];Coordinate in,out;}TMaze;typedef struct{Coordinate pos;int di;}PathElem;void ClearMaze(TMaze *maze){/*清空迷宫*/int i ,j;for (i = 0; i < MAX_MAZE_SIZE; i++)for (j = 0; j < MAX_MAZE_SIZE; j++)maze->pMaze[i][j] = Wall;maze->iLength = 0;maze -> iHeight = 2;}/*clearmaze*/void PrintMaze(TMaze *maze){/*输出迷宫*/int x,y;for (x = 0; x < maze->iHeight; x++){printf("\n");for (y = 0; y < maze->iLength;y++){if (x == maze->in.x && y == maze->in.y){printf("e");continue;}if (x == maze->out.x && y == maze->out.y){printf("x");continue;}switch( maze->pMaze[x][y]){case Wall: printf("#");break;case Space: printf(" ");break;case Thinked: printf("*");break;}/*switch*/}/*for y*/}/*for x*/printf("\nin:(%d,%d)out:(%d,%d)\n",maze->in.x,maze->in.y,maze->out.x,maze->out.y);}/*PrintMaze*/bool SaveMaze(TMaze *maze,char *fname){/*保存到文件fname迷宫*/int x,y;FILE *fp;fp = fopen(fname,"a");if (fp == NULL){printf("\nCan't open or to creat!%s.",fname);return ERROR;}fputc('\n',fp);for (x = 0; x < maze->iHeight; x++){for (y = 0; y < maze->iLength;y++){if (x == maze->in.x && y == maze->in.y){fprintf(fp,"E");continue;}if (x == maze->out.x && y == maze->out.y){fprintf(fp,"X");continue;}switch( maze->pMaze[x][y]){case Wall: fprintf(fp,"1");break;case Space: fprintf(fp,"0");break;case Thinked: fprintf(fp,"2");break;}/*switch*/}/*for y*/fprintf(fp,"\n");}/*for x*/fprintf(fp,"\入口:(%d,%d) 出口:(%d,%d)",maze->in.x,maze->in.y,maze->out.x,maze->out.y);fclose(fp);}/*SaveMaze*/bool LoadMaze(TMaze *maze,char *fname,char *errMsg){/*从文件中输入迷宫*/FILE *fp;char ch;bool error = FALSE,begin = FALSE,end = FALSE,in = FALSE,out = FALSE;int x = 1,y = 1;ClearMaze(maze);maze->iLength = maze->iHeight = 2;fp = fopen(fname,"r");if ( fp == NULL ){strcpy(errMsg,"Can't open your maze txt!.");return ERROR;}while( !feof(fp) && error == FALSE && end == FALSE){ch = fgetc(fp);if ( ch == '[' && begin == FALSE){begin = TRUE;continue;}if (begin == FALSE) continue;if( y >= MAX_MAZE_SIZE || x >= MAX_MAZE_SIZE ) {error = TRUE;strcpy(errMsg,"Y our file is too large.");}switch(tolower(ch)){case '[': error = TRUE;strcpy(errMsg,"There is too much [");break;case ']': end = TRUE;maze->iHeight ++;break;case ',': maze->iHeight ++;x ++;if ( y > maze->iLength) maze->iLength = y;y = 1;break;case 'e': if (in == TRUE){error = TRUE;strcpy(errMsg,"There is too much entrance.");}else{in = TRUE;maze->pMaze[x][y] = Space;maze->in.x = x;maze->in.y = y++ ;}break;case 'x': if (out == TRUE){error = TRUE;strcpy(errMsg,"There is too much outpath.");}else {out = TRUE;maze->pMaze[x][y] = Space;maze->out.x = x;maze->out.y = y ++;}break;case '0': maze->pMaze[x][y++] = Space;break;case '1': y++;}/*switch*/}/*while*/if ( error == TRUE) return ERROR;if ( in == FALSE || out == FALSE){strcpy(errMsg,"There is no entrance or outpath.");return ERROR;}maze ->iLength += 1;return OK;}/*loadmaze*/static Coordinate Offset[] = {{1,0},/*左*/{0,1},/*下*/{-1,0},/*右*/{0,-1}/*上*/};void FindMazePath_B(TMaze *maze,char *fname){/*用回溯法探索迷宫的所有解，并且把解写入文件名为fname 的文件*/ PathElem pPath[MAX_STACK_SIZE];int iTop = 0;Coordinate cur;PathElem e;bool find;e.pos = maze->in;e.di = 0;pPath[iTop++] = e;maze->pMaze[e.pos.x][e.pos.y] = Thinked;cur.x = maze->in.x + Offset[0].x;cur.y = maze->in.y + Offset[0].y;while( iTop > 0){find = FALSE;if (cur.x == maze->out.x && cur.y == maze->out.y){Number++;printf("\n已经找到%d个解.",Number);find = TRUE;PrintMaze(maze);SaveMaze(maze,fname);}/*当前位置不可通或者已经找到了解，则回溯或者探索下一个没有探索的位置*/ if ((maze->pMaze[cur.x][cur.y]) != Space || find == TRUE){e = pPath[iTop - 1];while ( e.di >= 3 && iTop > 0){/*堆栈顶的位置的4个方向已经全部探索*/maze->pMaze[e.pos.x][e.pos.y] = Space;/*标记该位置为空*/iTop--;/*堆栈顶的元素出堆栈*/e = pPath[iTop - 1];cur = e.pos;}/*while*//*堆栈顶的位置的4个方向还有其他方向没有被探索*/pPath[iTop-1].di++;e = pPath[iTop - 1];cur.x = e.pos.x + Offset[e.di].x;/*确定当前位置为堆栈顶的下一个没有探索的位置*/cur.y = e.pos.y + Offset[e.di].y;continue;}/*if*//*当前位置可通*/e.pos = cur;e.di = 0;pPath[iTop++] = e;/*把当前位置压入堆栈*/maze->pMaze[e.pos.x][e.pos.y] = Thinked;cur.x = e.pos.x + Offset[0].x;/*确定当前位置为前位置的下一个位置*/cur.y = e.pos.y + Offset[0].y;}/*while*/printf(" \n 探索结束");}/*FindMazePath_B*/void main(void){TMaze myMaze;char errMsg[40],mazefile[100],outfile[100],dbgfile[100];char ch;FILE *fp = fopen("explore.txt","w");printf("\n 输入迷宫文件:");gets(mazefile);if(LoadMaze(&myMaze,mazefile,errMsg) == ERROR){printf("\n%s",errMsg);printf("\n按任意键退出....");return;}printf("\n\t\t你输入的迷宫");PrintMaze(&myMaze);printf("\n输入一个输出文件来保存所有结果:");gets(outfile);FindMazePath_B(&myMaze,outfile);fclose(fp);printf("\n一共探索到%d个解。