Go语言爬虫 - 广度优先算法

Golang Basic - BFS (Breadth-First-Search)

练习爬虫之前，先练习用广度优先算法走迷宫。

广度优先算法的走法如果无视墙壁和范围，可以理解成下面的这张图：

加上范围和墙壁的识别，把需要探索的内容不断添加到一个二维的队列中。

实现代码如下：

package main

import (
	"fmt"
	"os"
)

func readMaze(filename string) [][]int {
	file, err := os.Open(filename)
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	var row, col int
	fmt.Fscanf(file, "%d %d", &row, &col)

	maze := make([][]int, row)
	for i := range maze {
		maze[i] = make([]int, col)
		for j := range maze[i] {
			fmt.Fscanf(file, "%d", &maze[i][j])
		}
	}

	return maze
}

type point struct {
	i, j int
}

// 定义探索方向
var dirs = [4]point{
	{-1, 0}, {0, -1}, {1, 0}, {0, 1}}

func (p point) add(r point) point {
	return point{p.i + r.i, p.j + r.j}
}

func (p point) at(grid [][]int) (int, bool) {
	if p.i < 0 || p.i >= len(grid) {
		return 0, false
	}

	if p.j < 0 || p.j >= len(grid[p.i]) {
		return 0, false
	}

	return grid[p.i][p.j], true
}

func walk(maze [][]int,
	start, end point) [][]int {
	steps := make([][]int, len(maze))
	for i := range steps {
		steps[i] = make([]int, len(maze[i]))
	}
	// 探索队列
	Q := []point{start}

	// 只要队列中还有值就继续探索
	for len(Q) > 0 {
		// 探索队列第一个点
		cur := Q[0]
		// 去除探索过的头部值
		Q = Q[1:]

		if cur == end {
			break
		}
		// 根据探索方向进行探索
		for _, dir := range dirs {
			// 根据方向计算需要为point定义方法add
			next := cur.add(dir)
			// 检查是否越界或者撞墙
			val, ok := next.at(maze)
			if !ok || val == 1 {
				continue
			}
			// 检查下一步是否可以探索
			val, ok = next.at(steps)
			if !ok || val != 0 {
				continue
			}
			// 检查是否返回原点
			if next == start {
				continue
			}
			// 返回当前探索的步数，curSteps是一个Int
			curSteps, _ := cur.at(steps)
			// 下一步可以探索坐标的值设置为+1
			steps[next.i][next.j] =
				curSteps + 1
			// 传入队列
			Q = append(Q, next)
		}
	}

	return steps
}

func main() {
	maze := readMaze("./maze.in")

	steps := walk(maze, point{0, 0},
		point{len(maze) - 1, len(maze[0]) - 1})

	for _, row := range steps {
		for _, val := range row {
			// %3表示3位对齐
			fmt.Printf("%3d", val)
		}
		fmt.Println()
	}

	// TODO: construct path from steps
}