迷宫问题实验报告
迷宫实验报告

迷宫实验报告迷宫实验报告引言:迷宫,作为一种古老而神秘的结构,一直以来都吸引着人们的好奇心。
在心理学领域,迷宫也被用作实验的工具,以探究人类的认知能力和行为模式。
本报告将介绍一项关于迷宫实验的研究,旨在揭示人类在解决迷宫问题时的思维方式和决策过程。
实验设计:实验采用了一座由墙壁和通道构成的迷宫结构。
迷宫的设计灵感来自于古埃及的金字塔,其复杂性和曲折性能够有效地引发参与者的困惑和挑战。
实验分为两个阶段,每个阶段都有一组参与者。
第一阶段:在第一阶段,参与者被要求在没有任何指引的情况下尽快从迷宫的入口找到出口。
他们的行走路径被记录下来,以便后续分析。
此阶段的目的是观察参与者在没有先验知识的情况下如何探索和解决迷宫问题。
第二阶段:在第二阶段,参与者被提供了一张简化的迷宫地图,其中标有入口、出口和一些关键的转折点。
他们被要求根据地图尽快找到出口。
同样,他们的行走路径被记录下来。
此阶段的目的是观察参与者在有先验知识的情况下是否能够更快地解决迷宫问题。
结果与分析:通过对参与者行走路径的分析,我们得出了一些有趣的结果。
在第一阶段中,参与者普遍表现出较为随机的行走路径,往往会反复试探不同的通道,直到找到正确的出口。
这种行为模式暗示了他们对迷宫结构的不熟悉和缺乏有效的导航策略。
然而,在第二阶段中,情况发生了变化。
参与者在获得地图后,往往能够更快地找到出口。
地图提供的关键信息帮助他们更好地规划路径,避免了盲目试探。
此外,我们还观察到参与者普遍会选择距离较短的路径,以节省时间和精力。
讨论与启示:这项实验揭示了人类在解决迷宫问题时的思维方式和决策过程。
在没有先验知识的情况下,人们往往会采取试错的策略,通过不断尝试不同的路径来找到正确的出口。
然而,一旦获得了相关信息,他们能够更快地解决问题,减少错误决策的可能性。
这一发现对于我们理解人类认知能力和决策行为具有重要意义。
在现实生活中,我们常常面临各种复杂的问题和抉择,而能够获得足够的信息和先验知识将有助于我们更好地解决这些问题。
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。
迷宫问题求解算法设计实验报告

迷宫问题求解算法设计实验报告一、引言迷宫问题一直是计算机科学中的一个经典问题,其解决方法也一直是研究者们探讨的重点之一。
本实验旨在通过设计不同的算法,对迷宫问题进行求解,并对比不同算法的效率和优缺点。
二、算法设计1. 暴力搜索算法暴力搜索算法是最简单直接的求解迷宫问题的方法。
其基本思路是从起点开始,按照某种规则依次尝试所有可能的路径,直到找到终点或所有路径都被尝试过为止。
2. 广度优先搜索算法广度优先搜索算法也称为BFS(Breadth First Search),其基本思路是从起点开始,按照层次依次遍历每个节点,并将其相邻节点加入队列中。
当找到终点时,即可得到最短路径。
3. 深度优先搜索算法深度优先搜索算法也称为DFS(Depth First Search),其基本思路是从起点开始,沿着某一个方向走到底,再回溯到上一个节点继续向其他方向探索。
当找到终点时,即可得到一条路径。
4. A* 算法A* 算法是一种启发式搜索算法,其基本思路是综合考虑节点到起点的距离和节点到终点的距离,选择最优的路径。
具体实现中,可以使用估价函数来计算每个节点到终点的距离,并将其加入优先队列中。
三、实验过程本实验使用 Python 语言编写程序,在不同算法下对迷宫问题进行求解。
1. 数据准备首先需要准备迷宫数据,可以手动输入或从文件中读取。
本实验使用二维数组表示迷宫,其中 0 表示墙壁,1 表示路径。
起点和终点分别用 S 和 E 表示。
2. 暴力搜索算法暴力搜索算法比较简单直接,只需要按照某种规则遍历所有可能的路径即可。
具体实现中,可以使用递归函数来实现深度遍历。
3. 广度优先搜索算法广度优先搜索算法需要使用队列来存储待遍历的节点。
具体实现中,每次从队列中取出一个节点,并将其相邻节点加入队列中。
4. 深度优先搜索算法深度优先搜索算法也需要使用递归函数来实现深度遍历。
具体实现中,在回溯时需要将已经访问过的节点标记为已访问,防止重复访问。
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。
数据结构之迷宫实训报告

一、实训背景与目的随着计算机技术的不断发展,数据结构作为计算机科学的基础课程,对于培养学生的逻辑思维能力和解决问题的能力具有重要意义。
迷宫问题作为数据结构中的一个经典问题,不仅能够帮助学生深入理解栈和队列等数据结构,还能锻炼学生算法设计和编程能力。
本次实训旨在通过解决迷宫问题,使学生更好地掌握数据结构的相关知识,并提高实际问题的解决能力。
二、迷宫问题的描述迷宫问题可以描述为:给定一个由二维数组表示的迷宫,其中0表示通路,1表示墙壁。
迷宫的入口位于左上角(0,0),出口位于右下角(m-1,n-1)。
要求设计一个程序,找到一条从入口到出口的路径,如果不存在路径,则输出“无路可通”。
三、解决方案为了解决迷宫问题,我们采用了以下方案:1. 数据结构选择:选择栈作为主要的数据结构,用于存储路径上的节点,以便在回溯过程中找到正确的路径。
2. 算法设计:- 初始化栈,将入口节点压入栈中。
- 循环判断栈是否为空:- 如果栈为空,则表示没有找到路径,输出“无路可通”。
- 如果栈不为空,则从栈中弹出一个节点,判断其是否为出口节点:- 如果是出口节点,则输出路径并结束程序。
- 如果不是出口节点,则按照东南西北的顺序遍历其相邻的四个节点:- 如果相邻节点是通路且未被访问过,则将其压入栈中,并标记为已访问。
- 重复步骤2,直到找到出口或栈为空。
3. 迷宫的表示:使用二维数组表示迷宫,其中0表示通路,1表示墙壁。
四、程序实现以下是用C语言实现的迷宫问题解决方案:```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAX_SIZE 100typedef struct {int x, y;} Point;typedef struct {Point data[MAX_SIZE];int top;} Stack;void initStack(Stack s) {s->top = -1;}int isEmpty(Stack s) {return s->top == -1;}void push(Stack s, Point e) {if (s->top == MAX_SIZE - 1) {return;}s->data[++s->top] = e;}Point pop(Stack s) {if (isEmpty(s)) {Point p = {-1, -1};return p;}return s->data[s->top--];}int isExit(Point p, int m, int n) {return p.x == m - 1 && p.y == n - 1;}int isValid(int x, int y, int m, int n, int maze[][n], int visited[][n]) {return x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && maze[x][y] == 0&& !visited[x][y];}void findPath(int maze[][n], int m, int n) {Stack s;initStack(&s);Point start = {0, 0};push(&s, start);int visited[m][n];for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {visited[i][j] = 0;}}while (!isEmpty(&s)) {Point p = pop(&s);if (isExit(p, m, n)) {printf("找到路径:");while (!isEmpty(&s)) {p = pop(&s);printf("(%d, %d) ", p.x, p.y);}printf("\n");return;}int directions[4][2] = {{1, 0}, {0, 1}, {-1, 0}, {0, -1}}; for (int i = 0; i < 4; i++) {int nx = p.x + directions[i][0];int ny = p.y + directions[i][1];if (isValid(nx, ny, m, n, maze, visited)) {visited[nx][ny] = 1;push(&s, (Point){nx, ny});break;}}}printf("无路可通\n");}int main() {int m, n;printf("请输入迷宫的行数和列数:");scanf("%d %d", &m, &n);int maze[m][n];printf("请输入迷宫的布局(0表示通路,1表示墙壁):\n");for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {scanf("%d", &maze[i][j]);}}findPath(maze, m, n);return 0;}```五、实训心得通过本次迷宫实训,我深刻体会到了数据结构在实际问题中的应用价值。
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。
幼儿人体迷宫实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景迷宫游戏作为一种寓教于乐的活动,对于幼儿的认知发展、空间感知能力、解决问题的能力等方面都有积极的促进作用。
为了探究迷宫游戏对幼儿身体协调性、方向感及逻辑思维能力的培养效果,我们开展了幼儿人体迷宫实验。
二、实验目的1. 了解幼儿在迷宫游戏中的行为表现,分析幼儿的身体协调性、方向感及逻辑思维能力的发展水平。
2. 探究迷宫游戏对幼儿身体协调性、方向感及逻辑思维能力的培养效果。
3. 为幼儿教育工作者提供有益的参考,促进幼儿身心健康发展。
三、实验方法1. 实验对象:选取30名3-6岁的幼儿作为实验对象,其中男女各半。
2. 实验材料:迷宫地图、计时器、观察记录表。
3. 实验步骤:(1)将幼儿分成两组,每组15人。
(2)对实验组进行迷宫游戏训练,每次训练时间为30分钟,每周训练3次,持续4周。
(3)对对照组进行常规游戏活动,每周3次,每次30分钟,持续4周。
(4)在实验前后对两组幼儿进行身体协调性、方向感及逻辑思维能力测试。
(5)观察记录幼儿在迷宫游戏中的行为表现,包括游戏时间、完成情况、情绪变化等。
四、实验结果与分析1. 实验组幼儿在迷宫游戏训练后,身体协调性、方向感及逻辑思维能力均有显著提高。
2. 对照组幼儿在常规游戏活动后,身体协调性、方向感及逻辑思维能力无明显变化。
3. 实验组幼儿在迷宫游戏中的行为表现如下:(1)游戏时间:实验组幼儿在迷宫游戏中的平均游戏时间为20分钟,对照组为15分钟。
(2)完成情况:实验组幼儿在迷宫游戏中平均完成3-4个迷宫,对照组为2-3个迷宫。
(3)情绪变化:实验组幼儿在迷宫游戏过程中情绪稳定,积极参与;对照组幼儿在常规游戏活动中情绪波动较大。
五、结论1. 迷宫游戏对幼儿身体协调性、方向感及逻辑思维能力具有显著的培养效果。
2. 迷宫游戏可以提高幼儿在游戏过程中的专注力、观察力及解决问题能力。
3. 教育工作者可以将迷宫游戏纳入幼儿教育课程,丰富幼儿的课余生活,促进幼儿身心健康发展。
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。
数据结构迷宫问题实验报告

数据结构迷宫问题实验报告数据结构迷宫问题实验报告一、引言本实验旨在通过实现一个迷宫问题的解决方案,来深入理解数据结构的应用和算法的设计与实现。
通过本实验,我们将探索不同迷宫问题的解决方法,并比较它们的效率和优劣。
二、背景知识2·1 数据结构在本实验中,我们将使用图作为数据结构,用于构建迷宫的表示。
迷宫中的每个位置都将表示为一个节点,每个节点之间的连接将表示为边。
这样,我们就可以通过图的遍历算法来寻找迷宫的解。
2·2 算法为了解决迷宫问题,我们将使用深度优先搜索 (DFS) 算法和广度优先搜索 (BFS) 算法。
DFS 算法通过回溯的方式逐步向前,直到找到迷宫的终点或者无法继续前进为止。
BFS 算法则通过广度优先的方式逐层遍历,直到找到迷宫的终点为止。
三、实验方法3·1 实验设计本实验将分为以下几个步骤:1·构建迷宫图:根据给定的迷宫地图,将其转化为一个图的表示,并为每个位置添加节点和边。
2·实现 DFS 算法:编写一个使用 DFS 算法来解决迷宫问题的函数。
3·实现 BFS 算法:编写一个使用 BFS 算法来解决迷宫问题的函数。
4·测试算法效果:使用不同的迷宫地图测试实现的算法,并比较它们的运行时间和解的质量。
3·2 实验步骤1·根据给定的迷宫地图,将其转化为图的表示。
可以使用邻接矩阵或邻接表存储图的结构。
2·实现一个深度优先搜索算法,用于解决迷宫问题。
可以使用递归或栈来实现回溯。
3·实现一个广度优先搜索算法,用于解决迷宫问题。
可以使用队列来实现层次遍历。
4·使用不同的迷宫地图测试实现的算法。
记录每个算法的运行时间,并比较它们的解的质量。
四、实验结果与分析4·1 运行时间对比通过测试不同迷宫地图的运行时间,我们得到如下结果:●DFS 算法平均运行时间为 X 毫秒。
●BFS 算法平均运行时间为 Y 毫秒。
迷宫问题实验报告

迷宫问题实验报告题目:编制一个求解迷宫通路的程序一、问题描述:迷宫是一个矩形区域,有一个入口和出口。
在迷宫内部不能穿越墙或障碍。
创建一个m 行n列的迷宫,输入障碍物坐标,入口坐标和出口坐标,迷宫问题要求寻找一条从入口到出口的路径。
二、需求分析1.用户输入迷宫的数据:迷宫的行数和列数,障碍物的坐标,入口坐标,出口坐标2.迷宫的入口位置和出口位置可由用户随时设定3.在本实验中,若设定的迷宫存在通路,则以“#”表示迷宫周围的墙和迷宫中的障碍物,以“*”表示迷宫中的通路,“@”表示“死胡同”,即曾途经然而不能到底出口的位置,余者用空格符输出。
若设定的迷宫不存在通路,则报告相应信息。
4.本程序只求出一条成功的通路。
5.程序执行的命令包括:创建迷宫,创建空栈,销毁栈,寻找通路,求解迷宫,输出迷宫的图形等等6.测试数据当入口坐标为(1,1),出口坐标为(4,5)时,输出迷宫应为下图:三、概要设计1.设定栈的抽象数据类型定义:ADT Stack{数据对象:D={a i | a i∈CharSet,i=1,2,……,n,n>=0}数据元素:R1={< a i-1 , a i> | a i-1 , a i∈D,i=2,……,n}基本操作:InitStack(&S)操作结果:构造一个空栈S。
DestoryStack(&S)初始条件:栈S已存在。
操作结果:销毁栈S。
ClearStack(&S)初始条件:栈S已存在。
操作结果:将栈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S为空栈,则返回TRUE,否则返回FALSE。
GetTop(S,&e)初始条件:栈S已经存在。
操作结果:若栈S不为空,则以e返回栈顶元素。
Push(&S,e)初始条件:栈S已经存在。
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。
角度迷宫实验报告

一、实验目的1. 掌握角度迷宫问题的基本概念和解决方法;2. 理解并运用图论、搜索算法等相关知识解决角度迷宫问题;3. 培养团队协作能力和解决问题的能力。
二、实验背景角度迷宫问题是一种经典的迷宫问题,它要求在迷宫中寻找一条从起点到终点的路径,且路径上的每一步都必须沿着一个给定的角度移动。
该问题在实际生活中有广泛的应用,如机器人路径规划、地图导航等。
三、实验内容1. 角度迷宫问题描述给定一个n×m的迷宫,每个单元格可以表示为(i,j),其中0≤i≤n-1,0≤j≤m-1。
迷宫中,1表示障碍物,0表示通路。
设迷宫的起点为(0,0),终点为(n-1,m-1)。
要求找到一条从起点到终点的路径,路径上的每一步都必须沿着一个给定的角度θ移动。
2. 角度迷宫问题的解决方法针对角度迷宫问题,我们可以采用以下几种方法:(1)图论方法:将迷宫转换为图,然后利用图搜索算法求解路径。
具体步骤如下:a. 将迷宫中的通路转换为图中的边,障碍物转换为图中的顶点;b. 对每个顶点,根据给定的角度θ,计算出所有可能到达的顶点,并建立边;c. 利用图搜索算法(如深度优先搜索、广度优先搜索等)求解路径。
(2)搜索算法方法:直接对迷宫进行搜索,找到一条满足条件的路径。
具体步骤如下:a. 从起点开始,沿着给定的角度θ移动;b. 如果到达终点,则输出路径;c. 如果未到达终点,则回溯到上一个位置,改变方向,继续移动;d. 重复步骤a、b、c,直到找到路径或遍历完所有可能路径。
3. 实验步骤(1)设计角度迷宫问题的图论模型;(2)实现图搜索算法(如深度优先搜索、广度优先搜索等);(3)将实验结果与理论分析进行对比;(4)对实验结果进行分析和总结。
四、实验结果与分析1. 图论方法实验结果采用图论方法求解角度迷宫问题,我们设计了如下实验:(1)随机生成10个n×m的迷宫,其中n和m的取值范围为[10, 20];(2)对每个迷宫,利用图搜索算法求解路径;(3)统计求解路径的平均长度和平均时间。
数据结构迷宫问题实验报告

数据结构迷宫问题实验报告正文:1、引言迷宫问题是一个经典的计算机科学问题,它涉及寻找从起点到终点的最短路径。
在本实验中,我们将使用数据结构来解决迷宫问题,并实现一个可以自动求解迷宫的算法。
2、研究背景迷宫问题在计算机科学领域有着广泛的应用。
从寻找最短路径到计算机游戏中的地图设计,迷宫问题都扮演着重要的角色。
通过研究迷宫问题,我们可以更好地理解不同的搜索算法和数据结构,并且可以将这些知识应用到实际场景中。
3、实验目标本实验的目标是设计和实现一个可以求解迷宫问题的算法。
具体来说,我们将使用深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种算法来求解迷宫,并比较它们的性能和效果。
4、实验过程4.1 迷宫的表示在开始实验之前,我们首先需要定义迷宫的表示方法。
我们可以使用二维数组来表示迷宫,其中0表示可通过的路径,1表示墙壁或障碍物。
4.2 深度优先搜索深度优先搜索是一种经典的图搜索算法,它通过递归的方式进行搜索。
在迷宫问题中,我们可以使用深度优先搜索来找到从起点到终点的路径。
4.3 广度优先搜索广度优先搜索是另一种常用的图搜索算法,它通过队列的方式进行搜索。
在迷宫问题中,我们可以使用广度优先搜索来找到从起点到终点的最短路径。
4.4 实验结果分析通过比较深度优先搜索和广度优先搜索的结果,我们可以评估它们在解决迷宫问题上的性能和效果。
5、实验结论通过本实验,我们发现深度优先搜索和广度优先搜索在解决迷宫问题上都具有一定的优势和不足之处。
深度优先搜索能够快速找到一条路径,但可能不是最短路径;广度优先搜索能够找到最短路径,但可能需要更多的时间和空间。
具体使用哪种算法取决于实际应用的需求。
本文档涉及附件:1、数据结构迷宫问题实验代码:docx2、迷宫样例数据:txt3、实验结果分析表:xlsx本文所涉及的法律名词及注释:1、DFS(Depth First Search)——深度优先搜索算法,是一种图搜索算法。
2、BFS(Breadth First Search)——广度优先搜索算法,是一种图搜索算法。
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人们感兴趣的话题之一。
从古至今,人们一直试图解决迷宫问题,探索其中的奥秘。
本次实验旨在通过设计和构建迷宫,以及使用不同的解决方法来探索迷宫问题的解决策略,并对实验结果进行分析和总结。
实验设计:为了模拟真实的迷宫情境,我们设计了一个迷宫模型。
迷宫模型由一系列连通的房间和通道组成,每个房间都有多个出口,其中只有一个通向出口,其他出口通向死胡同。
我们使用纸板和胶水构建了迷宫模型,并在模型的起点和终点处标记了符号以便于记录和分析。
实验过程:在实验开始之前,我们首先确定了迷宫的起点和终点,并确保迷宫模型的结构复杂性和难度适当。
然后,我们邀请了一些志愿者参与实验。
志愿者们被要求从迷宫的起点处开始,通过选择不同的通道来寻找通向终点的路径。
他们可以使用不同的策略,如随机选择、右手法则、左手法则等来解决迷宫问题。
实验结果:通过观察和记录志愿者们的行为和选择,我们得出了以下实验结果:1. 随机选择策略:部分志愿者采用随机选择策略,即在每个房间中随机选择一个出口。
然而,这种策略并没有明显的优势,因为志愿者们往往陷入死胡同,无法找到通向终点的路径。
2. 右手法则:另一部分志愿者采用右手法则,即在每个房间中选择右边的出口。
这种策略相对较好,因为志愿者们能够逐渐接近终点,但是在复杂的迷宫结构中,他们可能会陷入循环,无法找到最短路径。
3. 左手法则:还有一些志愿者选择了左手法则,即在每个房间中选择左边的出口。
与右手法则相比,左手法则的效果稍差,因为志愿者们往往会绕远路,增加了寻找路径的时间和距离。
讨论与分析:通过对实验结果的分析,我们可以得出以下结论:1. 迷宫问题具有一定的复杂性和难度,随机选择策略并不是一个有效的解决方法。
在复杂的迷宫结构中,随机选择往往导致陷入死胡同,无法找到通向终点的路径。
2. 右手法则是一种相对有效的解决方法,尤其在简单的迷宫结构中。
通过选择右边的出口,志愿者们能够逐渐接近终点。
迷宫_实验报告
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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。
迷宫实验报告范文

迷宫实验报告范文**迷宫实验报告****一、实验目的**1.理解迷宫问题的背景和相关概念;2.熟悉迷宫实验的规则和步骤,培养解决问题的能力;3.探究迷宫问题的求解方法及其效果。
**二、实验原理**1.迷宫问题:在一个固定的区域内,寻找从起点到终点的路径,期间避免碰到障碍物;2.深度优先算法(DFS):从起点出发,每次选择一个没有访问过的相邻节点继续深入,直到找到终点或者无路可走;3.广度优先算法(BFS):从起点出发,按照距离逐层,直到找到终点;4.A*算法:结合了启发函数和广度优先。
**三、实验步骤**1.首先,我们创建一个M*N的矩阵,用来表示迷宫。
其中,起点用"S"表示,终点用"E"表示,空格用"."表示,障碍物用"#"表示;2.然后,我们使用深度优先算法和广度优先算法分别求解迷宫问题;2.1深度优先算法(DFS):从起点出发,每次选择一个没有访问过的相邻节点继续深入,直到找到终点或者无路可走;2.2广度优先算法(BFS):从起点出发,按照距离逐层,直到找到终点;3.最后,我们使用A*算法求解迷宫问题。
A*算法结合了广度优先和启发函数,其中,启发函数用来估计每个节点到终点的距离。
**四、实验结果及分析**我们使用以上三种方法求解迷宫问题,并将结果进行比较:1.深度优先算法(DFS):该算法能够找到至少一条路径,但是并不能保证找到最短路径。
它倾向于选择一个方向一直走下去,直到无路可走,然后回溯到上一个节点继续探索。
这种算法在迷宫问题中很容易陷入局部最优解,但是效率较高。
2.广度优先算法(BFS):该算法可以保证找到最短路径,但是需要更长的时间和更大的空间。
它按照距离逐层,直到找到终点。
由于要保存每一层的节点,所以空间复杂度较高。
3.A*算法:该算法结合了广度优先和启发函数,能够找到最短路径,并且效率高。
启发函数用来估计每个节点到终点的距离,通过这个估计值,可以优先选择离终点更近的节点进行,从而提高效率。
数据结构-迷宫实验报告
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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。
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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 zhan2、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,PosType curpos);//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t ypedef 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:参考文献[1] 严蔚敏、吴伟民:《数据结构(C语言版)》[M],清华大学出版社 2007年版[2] 谭浩强:《C语言设计(第三版)》[M],清华大学出版社 2005年版心得体会通过这段时间的课程设计,本人对计算机的应用,数据结构的作用以及C 语言的使用都有了更深的了解。
尤其是C语言的进步让我深刻的感受到任何所学的知识都需要实践,没有实践就无法真正理解这些知识以及掌握它们,使其成为自己的财富。
在设计此程序时,刚开始感到比较迷茫,然后一步步分析,试着写出基本的算法,思路渐渐清晰,最后完成程序。
当然也遇到不少的问题,也正是因为这些问题引发的思考给我带了收获。
在遇到描写迷宫路径的算法时,我感到有些困难,后来经过一步步分析和借鉴书本上的穷举求解的算法,最后把算法写出来。
这次课程设计让我更加深入了解很多方面的知识,如数组的运用等等。
在程序的编写中不要一味的模仿,要自己去摸索,只有带着问题反复实践,才能熟练地掌握和运用。
附录、源代码#include <stdio.h> //头文件#include <malloc.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#define OK 1 //宏定义#define ERROR 0#define OVERFLOW -2typedef int Status; //函数的返回值typedef int DirectiveType; //下一个通道方向 #define STACK_INIT_SIZE 500 //栈的最大值#define STACKINCREMENT 10 //增量//-----------存储结构typedef struct{int row;int col;}PosType;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{SElemType *base;SElemType *top;int stacksize;}SqStack;//栈的存储typedef struct{int arr[10][10];}MazeType;//迷宫类型//---------函数声明Status InitStack(SqStack &S);Status Pop(SqStack &S,SElemType &e);Status Push(SqStack &S,SElemType e);Status StackEmpty(SqStack S);Status MazePath(MazeType &maze,PosType start,PosType end); Status Pass(MazeType maze,PosType curpos);Status FootPrint(MazeType &maze,PosType curpos);PosType NextPos(PosType curpos,DirectiveType di);Status MarkPrint(MazeType &maze,PosType curpos);Status print(MazeType maze);void main(){PosType start,end;MazeType a;printf("请输入迷宫数据\n");for(int i=0;i<10;i++) //接受输入的迷宫数据{for(int j=0; j<10;j++){scanf("%d",&a.arr[i][j]);}}printf("请输入起始位置:行列 "); // 用户自定义起始点与终点scanf("%d%d",&start.row,&start.col);printf("请输入结束位置:行列 ");scanf("%d%d",&end.row,&end.col);if(MazePath(a,start,end)) //寻找路径print(a);elseprintf("没有找到路径\n");}Status InitStack(SqStack &S){S.base=(SElemType *)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(SElemType)); // 为栈申请存储地址if(!S.base)exit(OVERFLOW);S.top=S.base;S.stacksize=STACK_INIT_SIZE;return OK;}//end InitStackStatus Pop(SqStack &S,SElemType &e){if(S.top==S.base)return ERROR;e=*(S.top-1);//如果没有这句话就会在原地打转,导致在死胡同堵死S.top--;return OK;}//end PopStatus Push(SqStack &S,SElemType e){*S.top=e;S.top++;return OK;}//end PushStatus StackEmpty(SqStack S){if(S.top==S.base)return OK;elsereturn ERROR;}//end StackEmptyStatus MazePath(MazeType &maze,PosType start,PosType end){PosType curpos;curpos=start;int curstep=1;SElemType e;SqStack S;InitStack(S);do{if(Pass(maze,curpos)) //当前位置可以通过,即未曾走过的模块{e.step=curstep;e.seat=curpos;e.di=1;FootPrint(maze,curpos);//留下足迹Push(S,e); //加入到路径栈中if(curpos.col==end.col&&curpos.row==end.row)//达到终点(出口)return OK;curpos=NextPos(curpos,1);//下一位置是当前位置的东邻curstep++;//探索下一步}//end ifelse{ //当前位置不能通过if(!StackEmpty(S)){Pop(S,e);while(e.di==4&&!StackEmpty(S)){MarkPrint(maze,e.seat);Pop(S,e);// 留下不能通过的标记,并回退一步}//end whileif(e.di<4){e.di++;// 换一个方向探索Push(S,e);curpos=NextPos(e.seat,e.di);//设定当前位置是该新方向的相邻快}//end if}//end if}//end else}while(!StackEmpty(S));//end ifprintf("\n\n");for(int i=0;i<10;i++){for(int j=0; j<10;j++){printf("%d ",maze.arr[i][j]);}printf("\n");}return ERROR;}//end MazePathStatus Pass(MazeType maze,PosType curpos){if(maze.arr[curpos.row][curpos.col]==0)//判断当前路径对应数组值是否等于0,即当前路径是否可通 return OK;elsereturn ERROR;}Status FootPrint(MazeType &maze,PosType curpos){maze.arr[curpos.row][curpos.col]=2;//为当前路径留下可以通过的标志return OK;}//end PassPosType NextPos(PosType curpos,DirectiveType di){PosType pos = curpos;switch(di){case 1:pos.col++; //向东寻找break;case 2:pos.row++; //向西寻找break;case 3:pos.col--; //向南寻找break;case 4:pos.row--; //向北寻找break;}return pos;}//end NextPosStatus MarkPrint(MazeType &maze,PosType curpos) {maze.arr[curpos.row][curpos.col]=3;//为当前路径留下不可通过的标志return OK;}//end MarkPrintStatus print(MazeType maze) //迷宫的输出显示{int i,j;printf("\n\n");for(i=0;i<10;i++){for(j=0; j<10;j++){switch(maze.arr[i][j]){case 0: printf(" ");break;case 1: printf("1 ");break;case 2: printf("# ");break;case 3: printf(" ");break;}//end swith}//end 内层forprintf("\n");}//end 外层forreturn OK;}//end print。