使用 C# 开发智能手机软件:推箱子(四)

这是“使用 C# 开发智能手机软件:推箱子
”系列文章的第四篇。

在这篇文章中,介绍 Common/FindPath.cs 源程序文件。

using
 System;

using
 System.Drawing;

using
 System.Collections.Generic;


namespace
 Skyiv.Ben.PushBox.Common
{
  

///
 
<summary>

  

///
 寻找最短路线
  

///
 
</summary>


  
static
 
class
 FindPath
  {
    

static
 Size[] offsets 
=
 { 
new
 Size(
0

1
), 
new
 Size(
1

0
), 
new
 Size(
0


1
), 
new
 Size(

1

0
) };
    

static
 Direction[] directions 
=
 { Direction.South, Direction.East, Direction.North, Direction.West };

    
///
 
<summary>

    

///
 寻找最短路线
    

///
 
</summary>

    

///
 
<param name=”map”>
地图
</param>

    

///
 
<param name=”from”>
出发点
</param>

    

///
 
<param name=”to”>
目的地
</param>

    

///
 
<returns>
最短路线
</returns>


    
public
 
static
 Queue
<
Direction
>
 Seek(
ushort
[,] map, Point from, Point to)
    {
      Queue

<
Direction
>
 moveQueue 
=
 
new
 Queue
<
Direction
>
(); 
//
 路线


      
int
 value; 
//
 离目的地距离


      
if
 (Seek(map, to, 
out
 value)) 
//
 找到了一条路线


      {
        Point here 

=
 from; 
//
 出发点(即工人的位置)


        Point nbr 
=
 
new
 Point(); 
//
 四周的邻居


        
for
 (value

; value 
>
 
0
; value


//
 逐步走向目的地


        {
          

for
 (
int
 i 
=
 
0
; i 
<
 offsets.Length; i
++
)
          {
            nbr 

=
 Fcl.Add(here, offsets[i]); 
//
 開始寻找四周的邻居


            
if
 (Block.Value(map[nbr.Y, nbr.X]) 
==
 value) 
//
 就往这个方向走


            {
              moveQueue.Enqueue(directions[i]); 

//
 路线向目的地延伸一步


              
break
;
            }
          }
          here 

=
 nbr; 
//
 继续前进


        }
      }
      Block.CleanAllMark(map); 

//
 清除全部标志,恢复现场


      
return
 moveQueue; 
//
 所寻找的路线,假设无法到达目的地则为该路线的长度为零


    }

    
///
 
<summary>

    

///
 寻找最短路线,使用广度优先搜索
    

///
 
</summary>

    

///
 
<param name=”map”>
地图
</param>

    

///
 
<param name=”to”>
目的地
</param>

    

///
 
<param name=”value”>
输出:路线的长度(加1)
</param>

    

///
 
<returns>
是否成功
</returns>


    
static
 
bool
 Seek(
ushort
[,] map, Point to, 
out
 
int
 value)
    {
      Queue

<
Point
>
 q 
=
 
new
 Queue
<
Point
>
();
      Block.Mark(

ref
 map[to.Y, to.X], 
1
); 
//
 从目的地開始往回寻找出发点,目的地标记为1


      Point nbr 
=
 Point.Empty; 
//
 四周的邻居


      
for
 (; ; )
      {
        value 

=
 Block.Value(map[to.Y, to.X]) 
+
 
1

//
 离开目的地的距离(加1),用作标记


        
for
 (
int
 i 
=
 
0
; i 
<
 offsets.Length; i
++
)
        {
          nbr 

=
 Fcl.Add(to, offsets[i]); 
//
 開始寻找四周的邻居


          
if
 (Block.IsMan(map[nbr.Y, nbr.X])) 
break

//
 到达出发点(即工人的位置)


          
if
 (Block.IsBlank(map[nbr.Y, nbr.X])) 
//
 能够走的路


          {
            Block.Mark(

ref
 map[nbr.Y, nbr.X], value); 
//
 标记,防止以后再走这条路


            q.Enqueue(nbr); 
//
 增加队列,等待以后继续寻找


          }
        }
        

if
 (Block.IsMan(map[nbr.Y, nbr.X])) 
break

//
 到达出发点


        
if
 (q.Count 
==
 
0

return
 
false

//
 无法到达出发点


        to 
=
 q.Dequeue(); 
//
 出队,继续寻找,这是广度优先搜索,由于前面已经把四周可以走的路所有增加队列中了.


      }
      

return
 
true

//
 找到一条路线


    }
  }
}

    静态类 FindPath 是用来寻找工人移动到鼠标点击的目的地的最短路线的。她採用一种广度优先搜索算法,使用循环,没有使用递归,并且地图上已经搜索过的路线决不再走第二遍。

该算法分两个阶段进行:首先是寻找并标记最短路线,由该类的第二个 Seek 方法实现。这个私有的方法返回一个布尔值表明是否成功。

然后,假设在第一阶段中找到了一条路线,则依据第一阶段所做的标记生成最短路线并将该路线返回给调用者。我们来看几个实例:
技术分享技术分享
    在该算法中,是从要到达的目的地開始往回寻找出发点。首先,将目的地标记为1,然后查看周围的四个邻居(按南、东、北、西的顺序)是否是“空白”(即“地”和“槽”,使用 Block.IsBlank 方法来推断),如是,则表明这是能够走的路,将其作上标记(使用 Block.Mark 方法,标记的数值等于离开目的地的距离加一),然后增加队列。这有两个作用,首先,标记过的单元格将不再被觉得是能够走的路。防止反复搜索。

其次,在第二阶段中要依据标记的值来生成最短路线。

假设发现周围的邻居中有一个是工人(用 Block.IsMan 方法来推断),说明到达出发点,则马上结束搜索,退出循环。返回成功。

否则,就检查队列是否为空,假设为空,则说明无法到达出发点,返回失败。假设不为空,则出队,从这一点继续開始搜索。

如此一直循环。
    这个算法是广度优先的,如上面的两个图所看到的。该算法是按标记的值从小到大进行遍历的,而该标记的值表示的是离开目的地的距离加一。


    第二个阶段。假设在第一阶段返回失败,则返回一条空的路线(长度为零)给调用者。否则,从出发点(即工人的位置)開始,查看周围的四个邻居(按南、东、北、西的顺序)。假设其标记的值(使用 Block.Value 方法来获得)为到目的地的距离加一(至少能够找到一个,可能有多个。能够任取一个,程序中使用第一个),就往这个方向走。

如此一直循环。直到到达目的地。然后返回这条路线给调用者。
    从这里能够看出。为什么地图(即 ushort[,] map)要使用 ushort 而不使用 byte。由于在该算法须要在地图中作标记,并且标记的值还必须是到目的地的距离加一(假设仅仅须推断目的地是否可达,而不要求给出到达目的地的详细路线,则在算法中标记的值可所有都为1。这样用 byte 就足够了)。地图中总共同拥有八种类型的单元格,须要用三个二进位表示。而 byte 仅仅有八个二进位。那么。仅仅剩下五个二进位,25=32。也就是说,目的地在工人32步以外该算法就无能为力了。而 ushort 有十六个二进位,减去三个,还有十三个二进位,213=8192。这应该足够了。让我们看看下图吧:
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    这是一个 9×9 的地图。共同拥有81个单元格,当中49个是空地。如果目的在地图的右上角(标记为1的地方),则工人须要48步才干到达目的地。依据计算。如果是 NxN (这里N是奇数)的地图,工人在最坏的情况下须要 (N2 – 1)/2 + N -1 步(走最短路线)才干到达目的地。

这就是说,在 127×127 的地图上,工人最多仅仅须要 8190 步就能够到达目的地。这刚好在我们算法的范围之内。假设地图再大。我们的算法就可能(仅仅是可能,由于在大地图上普通情况下并不会出现超过 8192 步的最短路线)无能为力了。