用 Mathematica 生成迷宫

人类创造迷宫的历史至少可以追溯到 5000 年前：1986 年人们在意大利西西里岛上发现了一幅绘制于公元前 3000 年的迷宫的史前壁画。希腊神话中，克里特岛国王米诺斯的儿子，半人半牛怪物的弥诺陶洛斯，就被关在克诺索斯的一座迷宫里。中世纪的英国则流行草坪迷宫，也就是把草坪栽种成迷宫的样式。清朝乾隆年间，圆明园里仿照欧洲的迷宫，用四尺高的雕花砖墙造了一座中西结合的迷宫花园：万花阵。下图是清内府宫廷满族画师伊兰泰所作的《西洋楼透视图铜版画》中的一幅，描绘的就是圆明园里的万花阵迷宫。

在这篇文章里，我将介绍如何利用 Mathematica 自身提供的和网格区域、图论、哈希表（关联）相关的各种函数，来创建形形**的迷宫。

迷宫是指一种需要玩家从一个指定的起点出发，在用墙隔断形成的分叉道路中辨识选择，最终到达指定终点的游戏。迷宫可以有各种不同的形式和不同的构造方法，这里介绍的是一种很普适的，基于图论的构造方法。用这种方法构造的迷宫，一个显著的特点就是迷宫内部没有封闭区域，内部任意两处之间有且仅有一种走法。

下面我们用较为常见的，外轮廓为矩形，分叉道路横平竖直的矩形迷宫为例，来说明这种构造方法的基本原理。下图就是一个典型的矩形迷宫。

要生成这样一个迷宫，首先就是要把这个矩形区域划分成一个个小的单元格，形成一片网格：

每个单元格现在都是互相隔断的，构造迷宫的过程就是"拆墙"，让相邻单元格连通的过程。拆掉的墙要是少了，会有单元格仍然封闭不连通；拆掉的墙要是多了，那么两个单元格之间就可能有不止一种走法。这两种情况都不是我们想要的。要拆得恰到好处，我们需要图论相关的知识。

图论的研究对象就是图。一个图看起来是由一些小圆点（称为顶点）和连接这些圆点的直线或曲线（称之为边）组成的图形。从上面这个网格图形出发，我们可以构造一个图。具体构造方法是把每个单元格看作一个顶点，如果两个单元格相邻，也就是有共同的"墙"，那么就在这两个单元格对应的顶点之间添加一条边。如下图所示，我们把暗红色的图和黑色的网格叠合在了一起：

这样通过去掉原图的部分边或顶点得到的新图，被称为原图的"子图"。上面图形的红色部分就是个子图。可以注意到，两个单元格（未必相邻）之间如果可以走通，那么子图的顶点之间，必然存在一条由边首尾相连形成的通路。

于是，我们之前说的迷宫的"墙要拆得恰到好处"所具备的两个特点，就可以翻译成子图的性质：没有封闭的单元格，就意味着子图顶点之间是连通的；两个单元格之间只有一种走法，意味着子图顶点之间的通路是唯一的。图论中，具备这两种性质的图被称为"树"。

除此之外，按照上述做法得到的子图还有一个性质：原图的顶点就是子图的顶点，一个都没少。具备这三种性质（连通、两点之间路径唯一、继承原图全部顶点）的子图被成为原图的"支撑树"，也叫"生成树"。于是构造迷宫所需要的拆墙过程，就转变成了一个图论问题：找到根据单元格相邻关系构造的图的支撑树。

有了支撑树，拆掉支撑树每条边对应的墙，我们就得到了一个迷宫。最后需要标示出迷宫的起点和终点，由于支撑树具备任意顶点之间路径唯一的性质，所以不论怎么选起点和终点，总是只有一种走法。下面就是通过删掉最外围两处墙，从而标示出起点终点后的迷宫：

根据前述的迷宫构造原理，我们可以把构造过程分成三个阶段：划分网格，生成网格对应的图及支撑树，拆墙得到迷宫。Mathematica 丰富的内建函数，让这三个阶段可以用很简短的代码编写实现。

还是以前面的矩形迷宫为例来说明网格是如何实现的。比如要画一个 20*15 共 300 个单元格的网格，并不是纵横方向各划 16 和 21 条直线就算完成了的。后续阶段里，需要根据单元格的相邻关系生成图，要根据支撑树删掉一部分单元格的边，这都需要把各个单元格看成彼此独立而互相有联系的个体，这个联系就是它们之间的公共边。

换而言之，我们需要一种特别的数据结构来表示网格，不仅含有几何信息，还需要有彼此之间如何联系的组合信息。传统上表示这种平面分划的数据结构，如 Half-Edge Data Structure 之类的都比较复杂。但 Mathematica 从 10.0 开始提供了 MeshRegion（网格区域）这一函数用来表示各种网格结构，让我们不必自己实现复杂的数据结构。

除了 MeshRegion 之外，Mathematica 还提供了许多配套的函数用于查询网格区域相关的几何与组合信息。我们这里就用 MeshRegion 来表示网格。它接受两个参数，第一个参数是一组点的坐标列表，第二个参数是用点在坐标列表里的位置表示每个单元格，比如 Polygon[{1,2,3,4}] 就表示由第 1、2、3、4 个点组成的四边形。据此，我们利用一些下标技巧，定义矩形网格的函数如下：

rectRegion[20, 15]

Mathematica 里有 Graph 函数，只要提供一组边的两端顶点编号就可以生成一个图，而支撑树可以由函数 FindSpanningTree 直接生成。所以我们只要知道网格之间的相邻关系就可以得到支撑树了。Mathematica 还提供了 MeshCellIndex 函数可以查询网格单元（包括多边形、边线段和点）的索引信息，提供了 MeshCells 函数根据索引返回对应的网格单元，利用这两个函数可以写一个生成相邻信息的函数：

举一个例子来看生成的信息是什么：

上面得到的结果是一个关联 Association，也可以叫哈希表，它由一组键和值的对应关系组成。比如 2->{1,4} 就表示 2 号边是 1 号和 4 号两个单元格的公共边。3*3 的网格刚好有  24 条边，1->{1} 这种说明 1 号边只属于 1 号单元格，这表明 1 号边位于网格边界。

有了这样的相邻信息，只要挑出相邻信息中，有两个元素的值，就可以构造一个图，然后再求得这个图的支撑树。下面的函数里，我们给图的边随机赋值作为长度，得到的总长最小的所谓最小支撑树也就是随机的了：

我们得到的树的顶点编号刚好是单元格的索引，凭借这个关系及之前生成的相邻信息，可以反向查询出要拆掉的墙的编号，从而得到组成迷宫的边的编号：

函数 genRemainingEdges 有三个参数，除了 neighborInfo 相邻信息，tree 支撑树之外，还有一个 extra 表示可以拆掉的最外围的墙。所以我们再写一个函数求得边缘两条边的编号，默认是左上和右下的两条边：

确定了要拆掉的最外围的两条边，也就确定了迷宫的起点和终点的单元格编号，可以直接用函数 FindPath 找到图上连通两个顶点的路径，于是可以写一个迷宫的求解函数。

把之前的几个函数，如生成相邻信息，得到支撑树，求边缘等结合起来，就可以得到最终的根据网格区域生成迷宫及解答的函数：

这个函数返回两个值，一个是组成迷宫的图案，一个是解答。它们都是图形单元，可以单独画出也可以组合在一起，这里为了方便再写一个把迷宫和解答画在一起，其中解答用粗红线表示的函数：

例如：

之前定义的迷宫生成函数不仅仅是针对矩形网格的，从支撑树到求解，对一般的网格区域都有效，于是只要变化网格区域，我们就可以生成各种迷宫。

Mathematica 提供一个生成网格区域的函数，DiscretizeRegion，有了它我们可以结合各种生成区域（Region）的函数来得到各种迷宫。比如可以生成一个圆盘或圆环的网格，然后就可以得到相应形状的迷宫：

另外有一个 ImageMesh 函数可以把图像转化为区域，用它我们可以把文字也变成迷宫，需要注意的是生成的网格必须是连通的，也就是说，像"江"这样有不相连的部首的文字不适合生成迷宫：

上面构造文字迷宫的原理是把文字转换为图像，然后用 ImageMesh 得到区域。所以，只要是连通的剪影，都可以用来做迷宫，比如猫和兔子：

从上面的例子可以看到，DiscretizeRegion 函数生成的都是三角形的网格，且大小比较均匀一致。参考 Wolfram 博客上的这篇文章 Computational Stippling: Can Machines Do as Well as Humans? 我们可以根据图像内容生成疏密不同的网格。用这样的网格生成的迷宫可以看作是一幅图像的迷宫。首先需要根据那篇博客定义一些函数：

最后综合的函数 genImageRegion 有三个参数，分别是图像，初始点间距的大小和迭代次数。间距越小取点越多，网格也就更精细。点越多，迭代次数越多，生成网格花的时间越长。我们下面以爱因斯坦的头像为例，来看这个函数生成的网格及相应的迷宫。

这是爱因斯坦头像生成的迷宫，注意因为图片大小的限制和线条的粗细，有些小的缝隙因为线条本身的粗细被堵上了，只要将图片放得足够大而保持线条粗细不变，它们之间的空隙还是可以看出来的。我们构造迷宫和解的逻辑保证了这个方法的正确性。

上面所有的迷宫都是二维的，还可以生成三维的实体迷宫。仍然是利用 Mathematica 的网格区域相关的函数，很简短的代码就能实现，以矩形迷宫为例：

这篇文章里，我们从"拆墙式"的迷宫构造原理出发，利用 Mathematica 丰富的内建函数，实现了基于图论的迷宫构造程序并用它为工具，探索了迷宫各种各样的可能性，从最简单的矩形迷宫，到一般的轮廓迷宫，乃至人像迷宫和三维迷宫。代码的简洁和迷宫的复杂相映成趣，展现了数学之美，算法之美。