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我正在寻找一种能够尽可能随机地找到 Hamiltonian path 的高效算法在双向 N*M 网格中。
有人知道我在哪里可以找到或如何构建这样的算法吗?
我已经找到了一种有效的方法(见下图)。这里的最终结果是哈密顿循环。删除随机边将使其成为哈密顿路径。该算法是高效的,但没有提供足够的随机性。这种方法将始终使路径的起点和终点彼此相邻,而我希望它们位于随机位置。 Space-filling curve http://img593.imageshack.us/img593/8060/sfc.png图片取自 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.35.3648&rep=rep1&type=pdf
最佳答案
首先,pdf 文件中显示在图像上的算法不是汉密尔顿路径问题的解决方案,而是迷宫生成的解决方案,因为最终路径有多个分支。
要查找迷宫生成算法,请参阅: https://en.wikipedia.org/wiki/Maze_generation_algorithm
下面是一个在 N*M 二维网格上生成哈密顿路径的简单算法:
O-O-O-O-O | | | | | O-O-O-O-O | | | | | O-O-O-O-O | | | | | O-O-O-O-O
O-O-O-O-O | O-O-O-O-O | O-O-O-O-O | O-O-O-O-O
Now we have a Hamiltonian path.
O-O-O-O-O | O-OXO-O-O | O-OXO-O-O | O-O-O-O-O
O-O-O-O-O | O-OXO-O-O | O-OXOxO-O | O-O-OxO-O
O-O-O-O-O | O-O O-O-O | | | O-O OxO-O | O-O-OxO-O
O-O-O-O-O | O-O O-O-O | | | O-O O O-O | | | O-O-O O-O
Only the start and the end will not move. To randomize the end or the start, you can replace the initial zigzag by another algorithm:
The result may look like that:
O-O-O-O-O
|
O-O-O-O O
| | |
O O-O O O
| | | |
O-O-O O-O
使用此算法,起点仍然在拐角处,但终点可以在任何地方。要随机化开始和结束,您可以应用一种算法,您可以在开始或结束时根据需要迭代任意多次。让我们开始吧:
|vO-O-O-O-O |O-O-O-O O| | |O O-O O O| | | |O-O-O O-O
O-O-O-O-O |->O-O-O-O O | | | O O-O O O | | | | O-O-O O-O
O-O-O-O-O |OXO-O-O O| | |O O-O O O| | | |O-O-O O-O
O-O-O-O-O| |O O-O-O O| | |O O-O O O| | | |O-O-O O-O
The start has moved two cells. The start and the end are as on a checkerboard and they only can move on a case with the same color.
Now your path is completely randomized.
Here is the whole algorithm in Python. You can run it here:http://www.compileonline.com/execute_python3_online.php
The result is stored in an array (self.gameGrid
) that is logged twice (with arrows and with nodes and lines). The first two glued edges are called a permutation and the second ones are called an intersection.
import random
import enum
class From(enum.Enum):
NOWHERE = 1
NORTH = 2
EAST = 3
SOUTH = 4
WEST = 5
class Hamiltonian:
def __init__(self, width: int, height: int, start: tuple = (0, 0)):
self.arcs = {From.NORTH: (0, -1), From.SOUTH: (0, 1), From.EAST: (1, 0), From.WEST: (-1, 0)}
self.width = width
self.height = height
self.start = start
self.grid = {(i, j): self._zig_zag(i, j) for i in range(width) for j in range(height)}
self.grid[start] = From.NOWHERE
self.curr_loop = []
def generate(self, count: int = 100):
for i in range(count):
sp = self._split_grid()
self._modify_path(sp)
tu = self._mend_grid(sp)
self._modify_path(tu)
def _modify_path(self, spl):
pt_a, pt_b = spl
pta, ptb = self.grid[pt_a], self.grid[pt_b]
orientation = pta
if orientation in [From.NORTH, From.SOUTH]:
if pt_a[0] < pt_b[0]:
pta, ptb = From.EAST, From.WEST
else:
pta, ptb = From.WEST, From.EAST
else:
if pt_a[1] < pt_b[1]:
pta, ptb = From.SOUTH, From.NORTH
else:
pta, ptb = From.NORTH, From.SOUTH
self.grid[pt_a] = pta
self.grid[pt_b] = ptb
def _move(self, pt) -> [tuple, None]:
if pt in self.grid and self.grid[pt] != From.NOWHERE:
(x, y), (dx, dy) = pt, self.arcs[self.grid[pt]]
if (x + dx, y + dy) in self.grid:
return x + dx, y + dy
return None
def _set_loop(self, start, stop):
self.curr_loop = []
point = start
while point and len(self.curr_loop) <= len(self.grid) and point != stop and self.grid[point] != From.NOWHERE:
point = self._move(point)
self.curr_loop.append(point)
return point == stop
def _split_grid(self) -> tuple:
candidates = []
for pt, dx in self.grid.items():
x, y = pt
if dx == From.NORTH:
cx = (x+1, y - 1)
if cx in self.grid and self.grid[cx] == From.SOUTH:
candidates.append((pt, cx))
elif dx == From.SOUTH:
cx = (x+1, y + 1)
if cx in self.grid and self.grid[cx] == From.NORTH:
candidates.append((pt, cx))
elif dx == From.EAST:
cx = (x + 1, y + 1)
if cx in self.grid and self.grid[cx] == From.WEST:
candidates.append((pt, cx))
elif dx == From.WEST:
cx = (x - 1, y + 1)
if cx in self.grid and self.grid[cx] == From.EAST:
candidates.append((pt, cx))
if len(candidates) > 0:
start, end = random.choice(candidates)
if self._set_loop(start, end):
return start, end
elif not self._set_loop(end, start):
raise Exception('Cannot split. Loop failed.')
return end, start
def _mend_grid(self, sp):
candidates = []
for pt, dx in self.grid.items():
(x, y), lx = pt, pt in self.curr_loop
if dx == From.NORTH:
cx = (x+1, y - 1)
rx = cx in self.curr_loop
if cx in self.grid and self.grid[cx] == From.SOUTH and rx != lx:
candidates.append((pt, cx))
elif dx == From.SOUTH:
cx = (x+1, y + 1)
rx = cx in self.curr_loop
if cx in self.grid and self.grid[cx] == From.NORTH and rx != lx:
candidates.append((pt, cx))
elif dx == From.EAST:
cx = (x + 1, y + 1)
rx = cx in self.curr_loop
if cx in self.grid and self.grid[cx] == From.WEST and rx != lx:
candidates.append((pt, cx))
elif dx == From.WEST:
cx = (x - 1, y + 1)
rx = cx in self.curr_loop
if cx in self.grid and self.grid[cx] == From.EAST and rx != lx:
candidates.append((pt, cx))
a, b = sp
if (a, b) in candidates:
candidates.remove((a, b))
elif (b, a) in candidates:
candidates.remove((b, a))
if len(candidates) > 0:
return random.choice(candidates)
else:
return sp
def _zig_zag(self, x: int, y: int) -> From:
even = y % 2 == 0
if (x == 0 and even) or (x == self.width - 1 and not even):
return From.NORTH
return From.WEST if even else From.EAST
def print_path(self):
result_str = ''
for y in range(self.height):
for x in range(self.width):
if (self.grid[x, y] == From.NORTH) or ((y > 0) and (self.grid[x, y - 1] == From.SOUTH)):
result_str = result_str + ' |'
else:
result_str = result_str + ' '
result_str = result_str + ' \n'
for x in range(self.width):
if (self.grid[x, y] == From.WEST) or ((x > 0) and (self.grid[x - 1, y] == From.EAST)):
result_str = result_str + '-O'
else:
result_str = result_str + ' O'
result_str = result_str + ' \n'
print(result_str)
if __name__ == '__main__':
h = Hamiltonian(5, 5)
h.generate(500)
h.print_path()
关于在网格中找到随机哈密顿路径的算法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7371227/
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