python小游戏开心消消乐制作9-连接路径和广度优先搜索_广度优先搜索 游戏

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前言

在游戏逻辑实现中，我们已经实现了同类型元素消除，接着我们将实现具有连接路径元素消除。

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一、连接路径

1.连接路径说明

连接路径有以下几种情况：
1、元素上下左右相邻的元素都代表拥有连接路径
2、在两个元素之间拥有一条无游戏元素的路径也代表其拥有连接路径

2.实现方法

为了实现连接路径的搜索，对于第一种情况，我们可以将每个元素位置都看作是一个状态，每个状态都拥有上下左右的扩展状态，即通过该状态可以获得其上下左右的状态。
对于第二种情况，我们可以只扩展已消除元素位置状态。
判断是否拥有连接路径，我们可以在每次扩展状态时进行判断扩展的状态是否是我们所需要的状态。
那么我们可以通过深度优先、广度优先的方式来搜索连接路径。

二、广度优先搜索算法

广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）是一种用于遍历或搜索树、图等数据结构的算法。这个算法从起始节点开始，首先访问起始节点，然后逐层访问该节点的邻居节点，直到访问完当前层的所有节点，再按照层次顺序逐层访问下一层的节点。其主要特点是先访问离起始节点最近的节点，然后逐渐向外扩展。
BFS的核心思想是通过队列来实现层次遍历，其主要步骤如下：
1、将起始节点加入队列。
2、从队列中取出一个节点，访问该节点。
3、将该节点的所有未访问过的邻居节点加入队列。
4、标记该节点为已访问。
重复步骤2至4，直到队列为空或找到目标节点。
要想实现广度优先搜索算法，我们需要维护一个存储待访问的节点队列 queue和一个已访问的节点集合 visited。
其中待访问的节点队列用于扩展状态，已访问的节点集合用于避免重复扩展状态。
队列我们可以使用deque，初始化deque可以使用queue = deque([节点])对队列进行初始化，获取队列的节点，我们可以使用queue.popleft()，该函数可以获得队列左边节点。
集合我们可以使用visited = set()函数进行初始化空集合，将元素加入集合可以使用visited.add(元素)将元素加入集合中，我们可以直接使用if 元素 in visited来判断元素是否在集合中。
具体代码如下：

from collections import deque
 
def bfs(graph, root):
    visited = set()  # 使用集合存储已访问的节点
    queue = deque([root])  # 初始化队列，将根节点加入
    
    while queue:
        node = queue.popleft()  # 从队列左侧弹出节点
        if node not in visited:
            visited.add(node)  # 标记为已访问
            for neighbor in graph[node]:  # 访问所有邻居节点
                if neighbor not in visited:
                    queue.append(neighbor)  # 将未访问的邻居加入队列
    return visited
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总结

在本章中我们介绍了连接路径和广度优先搜索算法，在下一章中我们将介绍如何在游戏中应用广度优先搜索算法来找到连接路径，进行元素消除。