关于《算法设计》走迷宫问题之创建迷宫的优化

　　最近在浏览自己的博客时发现之前发布的走迷宫问题中，在创建迷宫数组模块可能会导致时间消耗较大。所以就想了一下如何优化的问题。之前的代码如下：

void creat_arr(int a[][N])   //创建迷宫数组
{
    int i,j,x,y,tem,m=0,k[100];
    bool flag;
    srand(time(0));
    for(i=0;i<N;i++)
        for(j=0;j<N;j++)
            a[i][j]=2;
    for(i=0;i<(N-2)*(N-2)*(0.9-0.4*M);i++)  //当难度系数为0.5时，空格数占0.7；当难度系数为1时，空格数占0.5
    {
        flag=false;
        x=rand()%(N-2)+1;
        y=rand()%(N-2)+1;
        tem=x*10+y;
        for(j=0;j<m;j++)
        {
            if(tem==k[j])
            {
                flag=true;
                break;
            }
        }
        if(flag)
        {
            i--;
        }
        else
        {
            k[m++]=tem;
            a[x][y]=0;
        }
    }    
}

我们可以看一下上面的代码，可能会导致的问题是：当数组k[]中数据足够多时，由于x,y不确定性，可能会使tem命中率大幅下降，从而拖慢了整个代码的运行。那么如何使随机数据确定化呢？我想到的是将上面的过程反过来，我们先产生随机的两位数，然后将其分解为x,y。这样有一个好处是，我们可以先不考虑二维数组的创建，将主要的思路集中在生成随机两位数上。换句换说，我们只需将确定的两位数打乱，然后选取其中的多少个做为空格数即可。
下面是优化过后的代码：

void creat_arr(int a[][N])   //创建迷宫数组
{
    int i,j,x,y;
    int tem[(N-2)*(N-2)];                     //临时数组
    int k=(int)((N-2)*(N-2)*(0.9-0.4*M));  //难度系数
    srand(time(0));
    x=(N-2)*(N-2);
    for(i=0;i<x;i++)
    {
        tem[i]=(i/8+1)*N+1+i%8;     //tem数组初始值为11-18,21-28,31-38,……,81-88
    }
    for(i=0;i<k;i++)
    {
        int t;
        y=rand()%(x-i)+i;       //随机生成一个i至x-1间的数据，并将tem[y]与tem[i]交换
        t=tem[y];
        tem[y]=tem[i];
        tem[i]=t;
    }
    for(i=0;i<N;i++)
        for(j=0;j<N;j++)
            a[i][j]=2;
    for(i=0;i<k;i++)
    {
        int m,n;
        m=tem[i]/10;
        n=tem[i]%10;
        a[m][n]=0;
    }
}

我们先用一个临时的一位数组来存储11-18,21-28,……,81-88数据，然后根据空格数将数据打乱，选取前多少转换m,n即可。