# Python AI寻路入门指南
在现代游戏或者机器人技术中，AI寻路是一个非常重要的技能。它使得角色能够在复杂的环境中自动寻找路径。今天，我们将一起学习如何在Python中实现一个简单的寻路算法。以下是我们要实现的流程概述。
## 寻路流程概述
我们将使用“A*寻路算法”作为示例，具体流程如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定地图和起点、
python数据结构与算法练习-栈解决迷宫问题深度优先搜索 深度优先搜索将迷宫表示为如下矩阵，1表示此路不通，0表示可行，起始位置A为迷宫的 [1][1] 位置，终点S为[8][8]，求一条从A到S的通路。思路：构建四个方向–上下左右，将路径的每个节点都入栈，且当前节点将从四个方向探索，如果当前节点三路都不通将退栈返回上一节点。#定义栈
class Stack:
def __init__
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2024-08-05 17:00:36
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穿透障碍，到达对面的点 ，，这里只是粗率的实现了一下，好像还是有bug的import math
import sys
import time
import numpy as np
map_be_search = np.array([
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 0, 0, 0, 0,
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2023-12-15 09:52:24
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在开发和优化“python 寻路”算法时，我们往往需要对各种算法进行集成与配置，以便解决真实世界中的路径寻找问题。本文将详细介绍如何准备环境、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及性能优化。
## 环境准备
首先，我们需要设置合适的开发环境，并确保依赖项正确安装。
### 依赖安装指南
在使用 Python 进行寻路算法开发时，我们需要以下主要库：
- `numpy` - 用于数值计算
一、基础概念：寻路算法 --- 深度寻路算法_ 思路： 1. 规定试探方向顺序 顺时针(上 右 下 左) 逆时针(上 左 下 右) &
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2023-12-08 13:43:58
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题目描述假设一个探险家被困在了地底的迷宫之中，要从当前位置开始找到一条通往迷宫出口的路径。迷宫可以用一个二维矩阵组成，有的部分是墙，有的部分是路。迷宫之中有的路上还有门，每扇门都在迷宫的某个地方有与之匹配的钥匙，只有先拿到钥匙才能打开门。请设计一个算法，帮助探险家找到脱困的最短路径。如前所述，迷宫是通过一个二维矩阵表示的，每个元素的值的含义如下 0-墙，1-路，2-探险家的起始位置，3-迷宫的出口
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2023-08-07 19:45:06
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上一篇文章只发布了很粗糙的代码，属于能跑就行，确实难看懂。这一篇继续说一下爬墙思维，，B*寻路算法就是贪婪思维 +攀爬思维，但是比较难判定怎么算爬过的障碍，所以这里改为 贪婪思维 +穿透障碍，（空心障碍的话这不坑爹吗）最开始研究B*寻路算法时,真是时 不知道怎么取解决爬墙，，，从格子3 开始分路，开始考虑撞墙，换方向，又得判定是否已经翻过了障碍，起初我觉得可以用距离来判断翻过了障碍，因
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2023-11-09 08:56:27
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总结一下流程：思维：直接走向终点+穿透障碍1，从起点 直接向终点做，每次获取一下指向终点的向量，加一下自身坐标，得到下一个坐标。分支：1.不是障碍，就继续往前走。2.是障碍，获取四个关键点（障碍前一点，障碍点，伪穿透点（穿透点前一个点），穿透点），计算障碍物最边缘的重要属性 内圈（不可走点集合），外圈（可走点集合）。具体前面已经说过了，这里在说一下：从障碍点开始，我的邻居=1的点（处理：如果这个邻
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2023-09-26 22:10:55
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# -*- coding: utf-8 -*-
import math
import random
import copy
import time
import sys
import tkinter
import threading
# 地图
tm = [
'############################################################',
'#S...
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2023-09-16 11:21:32
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寻路算法广度优先算法从地图上任意一点S到其他所有可达点的最短路径，考虑上下左右四个所有方向行走的情况openQueue存放即将搜索的结点，closeQueue存放已经搜索完后的结点设定搜索起点S，放入openQueue中；判断openQueue是否为空，若为空，搜索结束；若不为空，拿出openQueue中的第一个节点A；遍历A的上下左右四个相邻节点N1-N4。对每个节点Ni，如果Ni 不
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2023-10-07 15:56:47
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以我个人的理解：A*寻路算法是一种启发式算法，算法的核心是三个变量f,g,h的计算。g表示 从起点 沿正在搜索的路径 到 当前点的距离，h表示从当前点到终点的距离，而f=g+h，所以f越小，则经过当前点的最终路径长度也就越小。算法当中，有两个辅助列表用来搜索路径。搜索域（开启列表）和已搜索域（关闭列表）。其中搜索域用来存放待搜索的节点，已搜索域存放已经搜过的节点。这两个列表的用法：1、初始化：首先
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2023-07-04 20:25:57
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开启学习之旅吧！
寻路：寻找最短路径并避开障碍物
首先将地图虚拟化，将地图划分为一个一个的小方块，这样可以用二维数组来表示地图。如下所示，绿色块(A)是起点，红色块(B)是终点，中间蓝色块是障碍物，白色块是空地。
先罗列出所有的步骤，等会按照例子一步一步分析
1 寻路步骤：
步骤1.从起点A开始，把A作为一个等待检查的
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2024-09-27 19:59:07
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先出一个迷宫数据文件：maze.in6 8
0 1 0 0 0 1 1 0
0 0 0 1 0 1 1 0
0 1 0 1 0 1 1 0
1 0 0 1 0 0 0 1
0 0 1 0 1 1 0 0
1 1 0 0 0 1 1 1这个文件描述了一个6行8列的迷宫数据，0表示路，1表示墙接下来要做的就是要使用广度优先算法把这个迷宫给走通，下面简单介绍一下思路，细节部分直接上代码：1、先设置一个起
首先需要确定实现A星算法的一些必要脚本： Node 节点PriorityQueue 优先级队列GridManager 网格管理AStar A星算法 我们首先将从A星算法实现前的一些准备工作开始，
一、服务器相关Step1:租借一台阿里云服务器我自己租借了一台北京的ECS服务器，有免费一年的活动，1 vCPU 2 GiB，我自己选择的Ubuntu系统，也可以选择Windows系统Step2:进入远程连接进入自己的服务器实例后，点击远程连接，进入服务器后台，熟悉Linux的也可以安装putty、xshell等Liunx远程连接工具，我本身对Linux的操作指令并不熟悉，所以选择安装了一个宝塔面
在寻路问题中，深度强化学习(DRL)尤其是深度Q网络(DQN)的应用逐渐受到青睐。基于Python的DQN寻路算法结合了强化学习中的价值迭代方法，能够有效解决复杂的动态环境中的路径规划问题。在这篇博文中，我将详细阐述如何用Python构建一个基于DQN的寻路系统，并且通过图表、代码块和分析，帮助大家更好地理解这一技术。这不仅仅是一个算法的实现过程，更是对其深度原理及实际应用的全面分析。
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# Python寻路算法实现教程
## 介绍
在本教程中，我们将学习如何使用Python实现寻路算法。寻路算法是计算机科学中一个常见的问题，可以用于解决许多实际应用，比如自动导航、游戏中的AI路径规划等。
## 整体流程
下面是实现寻路算法的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(初始化起点和终点)
C(将起点加入Open列表)
原创
2023-11-20 03:14:54
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6.1 常用定位方法讲解对象定位是自动化测试中很关键的一步，也可以说是最关键的一步，毕竟你对象都没定位那么你想操作也不行。所以本章节的知识我希望大家多动手去操作，不要仅仅只是书本上的知识，毕竟这个我只能够举例说明。下面我们来看我们常用的一些定位方式。6.1.1 ID定位无论是在web自动化还是app自动化中id都是唯一的，可能有的小伙伴看到这里会有疑问，因为有的资料说是通过name定位是唯一的，为
在本篇文章中，我将深入探讨如何使用Python解决“定点寻路”问题。这个问题在多个应用场景中都有体现，例如机器人的路径规划、游戏中的角色移动、交通路网导航等。这一主题不仅涉及到基本的编程技巧，还包含了算法的发展、数据处理和性能优化等多个方面的知识。
### 协议背景
定点寻路最初出现于20世纪70年代，当时的算法主要基于简单的启发式搜索，随着计算能力的提升，逐步演变为更复杂的算法，如A*算法、
glob是python自己带的一个文件操作相关模块，内容也不多，是最简单的模块之一。用它可以查找符合特定规则的文件路径名。跟使用windows下的文件搜索差不多。查找文件只用到三个匹配符： "\*”, “?”, “[]”。”*”匹配0个或多个字符；”?”匹配单个字符；”[]”匹配指定范围内的字符，如：[0-9]匹配数字。二、glob.glob返回所有匹配的文件路径列表。它只有一个参数p
