首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

递归寻路算法始终返回None

递归寻路算法是一种在图或网格中寻找从起点到终点路径的算法。它通过递归地探索每一条可能的路径,直到找到一条有效的路径或者所有可能的路径都被探索完毕。如果递归寻路算法始终返回None,可能的原因及解决方法如下:

基础概念

递归寻路算法通常涉及以下几个关键点:

  1. 递归函数:一个函数调用自身来解决问题。
  2. 终止条件:递归调用的停止条件。
  3. 路径探索:在每个节点上尝试所有可能的移动方向。
  4. 回溯:当发现当前路径不通时,返回到上一个节点并尝试其他路径。

可能的原因及解决方法

1. 终止条件不正确

原因:如果终止条件设置不正确,递归可能永远不会停止,或者在没有找到路径时就提前停止。 解决方法:确保终止条件正确设置,例如当找到终点时返回路径,或者在所有可能的路径都探索完毕后返回None。

代码语言:txt
复制
def recursive_search(grid, start, end):
    if start == end:
        return [start]
    # 探索四个方向
    for dx, dy in [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]:
        x, y = start[0] + dx, start[1] + dy
        if 0 <= x < len(grid) and 0 <= y < len(grid[0]) and grid[x][y] != 'obstacle':
            path = recursive_search(grid, (x, y), end)
            if path:
                return [start] + path
    return None

2. 路径探索不全面

原因:如果在某个节点上没有探索所有可能的移动方向,可能会错过有效的路径。 解决方法:确保在每个节点上探索所有可能的移动方向。

3. 网格或图的定义问题

原因:如果网格或图的定义不正确,例如起点和终点不在网格内,或者存在逻辑错误,递归算法可能无法找到路径。 解决方法:检查网格或图的定义,确保起点和终点在网格内,并且没有逻辑错误。

4. 无限递归

原因:如果递归调用没有正确回溯,可能会导致无限递归。 解决方法:确保在每次递归调用后正确回溯,标记已经访问过的节点。

代码语言:txt
复制
def recursive_search(grid, start, end, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    if start == end:
        return [start]
    visited.add(start)
    for dx, dy in [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]:
        x, y = start[0] + dx, start[1] + dy
        if 0 <= x < len(grid) and 0 <= y < len(grid[0]) and grid[x][y] != 'obstacle' and (x, y) not in visited:
            path = recursive_search(grid, (x, y), end, visited)
            if path:
                return [start] + path
    visited.remove(start)
    return None

应用场景

递归寻路算法广泛应用于游戏开发、机器人路径规划、网络路由等领域。例如,在一个迷宫游戏中,递归寻路算法可以帮助玩家找到从起点到终点的路径。

参考链接

通过以上方法,可以解决递归寻路算法始终返回None的问题。确保终止条件正确、路径探索全面、网格定义无误,并避免无限递归,可以有效提高算法的成功率。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

算法

return Dir.DownLeft; } break; case Dir.Up: 2.跳点 跳点需要满足下面三个条件之一: a.节点是的起点...节点的水平或垂直方向上有满足条件a,b的点 举个例子: 黄色节点的父节点是在斜方向,其对应分解成向上和向右两个方向,因为在右方向发现一个蓝色跳点,因此黄色节点也应被判断为跳点 (黄色点为起点,蓝色点为跳点) * * * 流程...就用进一步的斜点,在直线搜索+斜向搜索,直到所有方向都完成 5.从openlist权值最低的节点进行搜索,直到openlist为空或者找到重点 * * * _和A 相比,优缺点:_* 1.使用JPS算法比...),内存占用更小,因为openlist少了很多节点(最差的情况和A 一样,最差的是每个障碍都不连续,中间都有缝隙,这样所有地方都是跳点了) 2.只适用于网格节点类型,不支持Navmesh或者路径点方式

68020

JPS算法

在一次路过程中主动寻找障碍,通过障碍的位置计算出:经过障碍代价最小的一些关键位置,并将这些位置中代价最小的点作为下一次路过程的起点。...return Dir.DownLeft; } break; case Dir.Up: 2.跳点 跳点需要满足下面三个条件之一: a.节点是的起点...节点的水平或垂直方向上有满足条件a,b的点 举个例子: 黄色节点的父节点是在斜方向,其对应分解成向上和向右两个方向,因为在右方向发现一个蓝色跳点,因此黄色节点也应被判断为跳点 (黄色点为起点,蓝色点为跳点) * * * 流程...就用进一步的斜点,在直线搜索+斜向搜索,直到所有方向都完成 5.从openlist权值最低的节点进行搜索,直到openlist为空或者找到重点 * * * _和A 相比,优缺点:_* 1.使用JPS算法比...),内存占用更小,因为openlist少了很多节点(最差的情况和A 一样,最差的是每个障碍都不连续,中间都有缝隙,这样所有地方都是跳点了) 2.只适用于网格节点类型,不支持Navmesh或者路径点方式

1.1K40
  • a-start算法

    直到我接到了一个实现A-star算法的作业,才弄明白。...A-star算法 我们假设某个人要从A点到达B点,而一堵墙把这两个点隔开了,如下图所示,绿色 部分代表起点A,红色部分代表终点B,蓝色方块部分代表之间的墙。 ?...当我们把搜索区域简化成一些很容易操作的节点后,下一步就要构造一个搜索来 找最短路径。在A*算法中,我们从A点开始,依次检查它的相邻节点,然后照此继 续并向外扩展直到找到目的地。...实际上这个真的没关系(对待这 个的不同造成了两个版本的 A*算法得到等长的不同路径)。 那我们选下面的那个好了,就是起始方格右边的,下图所示的那个 ?...maze.append(list(map(int,line.split()))) i=i+1 if i>x-1: break #通过递归的方式根据每个点的父节点将路径连起来

    1.8K20

    A星算法详解

    A星算法详解 前言 A星算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,也是解决许多搜索问题的有效算法,它可以应对包括复杂地形,各种尺度的障碍物以及不同地形的路径规划问题。...掌握A星算法能够提高路径规划效率,应对各种复杂情况,并在实际应用中发挥重要作用。 算法原理 A星算法的核心公式为:F = G + H。算法正是利用这个公式的值来计算最佳路径。...A星算法示例 我们规定,从起点出发,可以沿着网格线或者网格的对角线方向移动,每次沿着网格线朝上、下、左、右方向运动一格,距离记为10,朝着网格对角线方向运动一格,距离记为 \sqrt{2} ×10≈...我们再从终点开始,根据记录的父节点的指针,找到A星算法的最佳劲。结果如下图所示: 第十三步 算法总结 A星算法是一种启发式搜索算法,它通过在地图上找到一条从起点到终点的路径来解决一些问题。...该算法通过启发式函数来评估每个节点,并选择具有最低 F 值的节点作为下一个要探索的节点。最终,该算法会找到一条最优的路径。

    85510

    A* JPS算法的探讨

    A*(A-star)算法是一种基于启发式搜索的路径规划算法,常用于游戏开发和人工智能领域,JPS是A*算法的一个优化算法,咱们就先做一段简单的A*算法介绍,后续再进行JPS算法的进一步探讨。...A* 算法通过在二维数组或网格中寻找两点之间的最短路径,结合启发式评估来快速确定路径,算法核心是选择 F 值最小的节点进行扩展,直到找到终点或遍历完所有节点。...A* 算法回顾: A* 算法是一种启发式搜索算法,用于在图或网格上寻找最短路径。 它通过估计每个节点到目标的代价(通常使用启发式函数)来选择下一个节点进行扩展。...: // 如果x为正数,则返回+1。...// 如果x为零,则返回0。 // 如果x为负数,则返回-1。

    10510

    A星算法(A* Search Algorithm)

    如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星算法来实现它! 在网上已经有很多篇关于A星算法的文章,但是大部分都是提供给已经了解基本原理的高级开发者的。 本篇教程将从最基本的原理讲起。...我们会一步步讲解A星算法,幷配有很多图解和例子。 不管你使用的是什么编程语言或者操作平台,你会发现本篇教程很有帮助,因为它在非编程语言的层面上解释了算法的原理。...作为代替,我们使用方块(一个正方形)作为算法的单元。其他的形状类型也是可能的(比如三角形或者六边形),但是正方形是最简单并且最适合我们需求的。...在A星算法中,通过给每一个方块一个和值,该值被称为路径增量。让我们看下它的工作原理! 路径增量 我们将会给每个方块一个G+H 和值: G是从开始点A到当前方块的移动量。...第八步 现在目标方块在open列表中了,算法会把它添加到closed列表中: 然后,算法要做的所有事情就是返回,计算出最终的路径!

    2.7K31

    A*搜索算法--游戏

    仙剑奇侠传这类MMRPG游戏中,有人物角色 自动功能。当人物处于游戏地图中某位置时,点击另一个相对较远的位置,人物就会自动地绕过障碍物走过去。这个功能是怎么实现的呢? 1....算法解析 这是一个非常典型的搜索问题。起点是当下位置,终点是鼠标点击位置。找一条路径。路径要绕过地图中所有障碍,并且走的不能太绕。最短路径显然是最聪明的走法,是最优解。...但是如果图非常大,那Dijkstra最短路径算法的执行耗时会很多。在真实的软件开发中,面对的是超级大的地图和海量的请求,算法的执行效率太低,是无法接受的。...A* 算法利用贪心算法的思路,每次都找 f 值最小的顶点出队列,一旦搜到终点就不继续考察其他顶点和路线。所以,它没有考察所有路线,也就不能找出最短路径。 如何借助A* 算法解决游戏?...启发式搜索算法还有很多其他算法,比如 IDA* 算法、蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等。 启发式搜索算法利用估价函数,避免“跑偏”,贪心地朝着最有可能到达终点的方向前进。

    1.8K10

    静态算法Dijkstra(python)

    算法介绍 迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。...算法思路 Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略。 1.首先,声明一个数组dis来保存源点到各个顶点的最短距离和一个保存已经找到了最短路径的顶点的集合T。...算法图形演示 现在有图如下: ? image.png 每个线的权重以及标识如图所示。 第一步: 建立dis数组和T数组。...image.png 因为所有的顶点都已经在T数组中了,算法结束。 这样就求得了从A点到各个顶点的最优解。 可以看到A顶点无法直达F顶点。...tuX = 6; # 设置原点到其他定点的各个距离 dis = copy.deepcopy(tuG[0]); def Dijkstra(G,v0): """ 使用 Dijkstra 算法计算指定点

    1.3K40

    数据结构与算法 - 算法

    引言 算法是计算机科学中一个重要的主题,用于在图中寻找从起点到终点的最短路径。这类算法广泛应用于游戏开发、地图导航、网络路由等领域。...本文将深入探讨几种常见的算法,包括 Dijkstra 算法和 A* 算法,并通过具体的 Java 代码详细说明它们的实现步骤。...一、算法概述 算法通常基于图论,其中图由节点(顶点)和边组成。节点代表地图中的位置,而边则表示节点间的连接。...算法的目标是从起点到终点找到一条路径,这条路径通常是成本最低的(例如距离最短或代价最小)。 二、Dijkstra 算法 Dijkstra 算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪心算法。...在实际编程中,算法可以用于解决各种问题,例如在游戏开发中实现 NPC 、地图导航软件中规划路线等。 ❤️❤️❤️觉得有用的话点个赞 呗。

    17410

    漫画说算法|什么是A*算法

    为了让小伙伴更加容易理解经典算法,留下深刻印象,小白决定创办「漫画说算法」,分享讲解算法的漫画文章,在阅读漫画的过程中学习。如果小伙伴有收藏的优秀文章,欢迎后台留言与小伙伴们一起分享。...markAndInvolve(current, end, node); } } //如果终点在OpenList中,直接返回终点格子...= null) { return find(openList, end); } } //OpenList用尽,仍然找不到终点,说明终点不可到达,返回空...几点说明: 1.这里对于A*的描述做了很大的简化。实际场景中可能会遇到斜向移动、特殊地形等等因素,有些时候需要对OpenList中的方格进行重新标记。...—————END————— 更多漫画算法文章,请关注“小白学视觉” 往期文章一览 1、5G时代下,如何利用碎片化时间学习 2、【OpennCV入门之十四】揭开mask 3、【OpenCV入门之十三】如何在

    94430

    机器人A*算法详解

    A*(A-star)算法是一种静态网路中求解最短路径最有效的直接搜索算法。在电子游戏中最主要的应用是寻找地图上两点间的最佳路线。...估算方法的优劣是影响算法效率的重要因素; 3. Open List 的数据结构也是算法实现的改良点。通常为了从中取出 F 值最小的节点,我们需要遍历整个 Open List,对其排序。...地图较复杂时,双向搜索可以显著减少路过程中检查的节点数量。 5. 除了正方形网格地图,A* 算法也能处理其他正多边形镶嵌和复杂甚至不规则多边形镶嵌的地图。...A* 算法并不保证得到的路线是平滑的。为了解决这个问题,我们可以对转向进行惩罚。...A* 算法的在游戏中的实际应用可能会复杂得多。

    2.1K40

    用 JavaScript 实现算法 —— 编程训练

    算法练习 学习算法有什么好处?...是广度优先搜索算法 所有的搜索的算法的思路的非常相似 所以在讲广度优先的算法的过程中也可以把深度优先搜索类的都讲一遍 搜索是算法里面特别重要,通用型也是特别好的一类算法 这里可以帮助大家在算法方面有一定的提升...所以说,如果我们默认用递归的方式来表达,这个的方式就会变成 “深度优先搜索”,但是对问题来说深度优先搜索是不好的,“广度优先搜索”才是好的。 为什么广度优先搜索比深度优先搜索好呢?...但是里面还是有一些问题的: 算法虽然最终返回了我们终点的位置,并且返回了 true,看起来是符合了我们的预期的。但是它的正确性我们不太好保证。所以我们希望有一个可视化的效果来观察这个算法的过程。...启发式(A*) 到这里我们已经完成了整个广度优先算法。但是广搜式是不是最好的方案呢?其实并不是的! 通过各位数学科学家的努力下,他们证明了一件事情。

    1.2K20

    python递归调用中的坑:打印有值, 返回None

    今天给大家分享小编遇到的一个坑有关python递归调用中的坑:打印有值, 返回None问题。...输出结果让我百思不得其解, 为什么明明上一步输出有值, return出去后就变成了None??...return right_shift(s, n) s = right_shift(s1, 4) print(s) # 成功输出 "efgabcd" 知识点补充:python 递归返回None 解决 今天写了一个递归...return 之前答应出来都是有值的, 调用时候返回值都是None ,很是纳闷 后来找到原因 现在来看下返回None 的代码 def get_end_parent_ele(self, obj):...None 总结 到此这篇关于python递归调用中的坑:打印有值, 返回None的文章就介绍到这了,更多相关python递归打印有值返回none内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

    2.5K31

    JS实现深度+启发(Heuristic DFS)算法

    本人在业余时间开发一个兔子围城游戏的时候,在网上寻找一种高效的算法。...最终找到这篇文章 四种算法计算步骤比较 遂从C++代码移植到了AS(Flash版,使用Player.IO作为后端),现在又从AS移植到了JS(微信小游戏需要),并使用ES6语法进行优化。...就是朝4个方向前进一步后和目标距离进行比较,如果更接近目标那么就是优先的方向,目的是加快朝目标。 我们把列表保存,一会儿要用到。push(-1)的目的是代表方向都搜索结束的结束标志。...Object.setPrototypeOf({ x: this.x + dx[direction], y: this.y + dy[direction] }, Position) }, 这个函数再次使用给对象指定父类的方式返回一个新的坐标的...紧接着就调用了distance get distance() { return Math.abs(this[this.target[0]] - this.target[1]) }, 返回了两点之间的距离

    60310

    最快速的算法 Jump Point Search

    作者:runzhiwang,腾讯 TEG 后台开发工程师 本文介绍一种跳点搜索算法 JPS 以及其四个优化算法,其速度最快可是 A*算法的 273 倍。...已经被证明是基于无权重格子,在没有预处理的情况下最快的算法。...本文接下来介绍 JPS 基础版本以及四个优化算法;然后解读 GPPC2014 的比赛,介绍 GPPC 的比赛地图数据,并从时间、路径长度、消耗内存、失败率等方面比较 22 个参赛算法的优劣。...图2.1.1 A*和JPS的算法流程图对比 2.2 JPS 算法举例 表2.2.1 A*和JPS的消耗对比 下面举例说明 JPS 具体的流程。...该指标偏向于在短路径上表现好的方法。 Num Solved:在 174340 次中,成功的数目。 Num Invalid:在 174340 次中,返回错误路径的数目。

    3.4K30
    领券