我需要解决序言问题。
问题文本为: 写一个谓语Prolog,称为Labyrinth(Lab,From,To),该谓词Prolog在输入中接收迷宫,初始位置和结束位置,并打印可能的动作列表(上,右,下,左)。迷宫是一个7x7矩阵,具有行列表和列列表。如果是墙,则每个单元格包含“ w”,如果为空,则包含“ e”。 起始和结束位置用in / 2函数描述,该函数的参数为行和列。
这是矩阵的一个示例(索引从0开始)
Labyrinth([
[e,e,w,w,w,w,w],
[w,e,w,e,w,e,w],
[w,e,w,e,w,e,w],
[w,e,e,e,w,e,w],
[w,e,w,e,w,e,w],
[w,e,e,e,e,e,w],
[e,w,w,w,w,e,e]
], in(0,0), in(6,6)
我了解需要:
一个测试当前单元格是=='w'还是=='e';
目标测试,以检查当前位置是否为最终位置
我坚持写正确的顺序并断言要解决问题。 有人有提示吗?
/ *******更新****************** / @CapelliC这是我的代码。我想写必要的谓词,但我陷入了回溯之中
get_cell([R,C], Data,L):-
nth1(R,Data,L1),
nth1(C,L1,L).
labyrinth(Map, Start, Finish, Move) :-
move(Start, Move),
update(Start, Move, NewState),
legal(NewState, Map),
\+ member(NewState, Finish),
labyrinth(Map, NewState, [NewState|Finish], Move).
legal( p(X,Y), Map) :-
X > 0,
Y > 0,
get_cell([X,Y], Map, Z),
%write(Z),
Z \= w .
% UP
update( p(X, Y), up, p(X_new, Y) ) :-
write('up '),
X_new is X - 1.
% DOWN
update( p(X,Y), down, p(X_new, Y) ) :-
write('down '),
X_new is X + 1.
% LEFT
update( p(X,Y), left, p(X, Y_new) ) :-
write('left '),
Y_new is Y - 1.
% RIGHT
update( p(X,Y), right, p(X, Y_new) ) :-
write('right '),
Y_new is Y + 1.
move( p( _, _ ), up ).
move( p( _, _ ), down ).
move( p( _, _ ), left ).
move( p( _, _ ), right ).
我这样调用程序:
labyrinth([
[e,e,w,w,w,w,w],
[w,e,w,e,w,e,w],
[w,e,w,e,w,e,w],
[w,e,e,e,w,e,w],
[w,e,w,e,w,e,w],
[w,e,e,e,e,e,w],
[e,w,w,w,w,e,e]
], p(1,2), p(6,6), _)
答案 0 :(得分:0)
一些总体变化,这可能是在迷宫中实现回溯的一种方式。还有一个额外的位置列表,可以跟踪以前是否曾访问过一个位置,如果迷宫中没有周期,那么就没有必要了。
get_cell([R,C], Data,L):-
nth0(R,Data,L1),
nth0(C,L1,L).
labyrinth(Map, Start, Finish):-
labyrinth(Map, Start, Finish,[], [],Solution),!,
reverse(Solution,S),
print(S).
labyrinth(_, Finish, Finish,_, Out,Out). %Unification of solution
labyrinth(Map, Start, Finish, Positions,Moves,Out) :-
move(Move),
update(Start, Move, NewState),
\+ member(NewState, Positions),
legal(NewState, Map),
labyrinth(Map, NewState, Finish,[NewState|Positions],[Move|Moves],Out).
legal( p(X,Y), Map) :-
X >= 0, 7>X,
Y >= 0, 7>Y,
get_cell([X,Y], Map, Z),
%write(Z),
Z \= w .
% UP
update( p(X, Y), up, p(X_new, Y) ) :-
X_new is X - 1.
% DOWN
update( p(X,Y), down, p(X_new, Y) ) :-
X_new is X + 1.
% LEFT
update( p(X,Y), left, p(X, Y_new) ) :-
Y_new is Y - 1.
% RIGHT
update( p(X,Y), right, p(X, Y_new) ) :-
Y_new is Y + 1.
move( up ).
move( down ).
move( left ).
move( right ).