贪心搜索

README_3x3_GREEDY.md

@@ -0,0 +1,267 @@
+# 3x3视野贪心资源收集算法使用指南
+
+## 概述
+
+本项目实现了一个基于3x3视野的贪心算法，用于在迷宫环境中收集资源。该算法的核心特点是：
+
+- **视野限制**：每次移动时只考虑当前位置周围3x3范围内的单元格
+- **贪心策略**：在可见范围内选择价值最高的资源
+- **移动限制**：只能进行上下左右四个方向的移动
+- **智能探索**：当视野内没有资源时，会进行探索性移动寻找新资源
+
+## 文件说明
+
+### 主要文件
+
+1. **`greedy_3x3_algorithm.py`** - 独立的3x3视野贪心算法模块
+2. **`tanxin.py`** - 原有的贪心算法实现，已集成新的3x3算法
+3. **`greedy_resource_collector.py`** - 完整版本的贪心收集器（支持全局搜索）
+4. **`strict_3x3_greedy.py`** - 严格的3x3视野算法演示
+
+### 演示文件
+
+- **`greedy_resource_collector.py`** - 包含演示的完整贪心算法
+- **`strict_3x3_greedy.py`** - 专门的3x3算法演示
+
+## 使用方法
+
+### 1. 基本使用
+
+```python
+from greedy_3x3_algorithm import Greedy3x3Algorithm
+
+# 创建迷宫（二维数组，[y][x]格式）
+maze = [
+    ['s', '0', 'g5', '1', 't3'],  # s=起点, g5=价值5的金币, 1=墙壁, t3=损失3的陷阱
+    ['0', '1', '0', '0', 'g2'],   # 0=可通行路径
+    ['g3', '0', '1', 't2', '0'],
+    ['0', 't1', '0', '0', 'g4'],
+    ['1', '0', 'g1', '0', 'e']    # e=终点
+]
+
+# 创建算法实例
+algorithm = Greedy3x3Algorithm(maze, debug=True)
+
+# 运行算法
+result = algorithm.run()
+
+# 查看结果
+print(f"总价值: {result['total_value']}")
+print(f"收集资源数量: {result['resources_count']}")
+print(f"移动步数: {result['total_moves']}")
+
+# 打印详细结果
+algorithm.print_result()
+```
+
+### 2. 在现有项目中集成
+
+```python
+from tanxin import Greedy3x3ResourceCollector
+
+# 使用现有的迷宫数据
+map_data = your_maze_data  # 二维数组格式
+
+# 创建收集器
+collector = Greedy3x3ResourceCollector(map_data)
+
+# 运行收集算法
+result = collector.run_3x3_greedy_collection()
+
+# 获取兼容格式的路径 (y, x格式)
+path_yx = collector.get_path()
+total_reward = collector.get_total_reward()
+marked_map = collector.add_path_to_map()
+```
+
+### 3. 运行演示
+
+```bash
+# 运行独立算法演示
+python greedy_3x3_algorithm.py
+
+# 运行集成演示
+echo "2" | python tanxin.py
+
+# 运行比较演示
+python strict_3x3_greedy.py
+```
+
+## 算法详解
+
+### 地图元素说明
+
+- **`s`** - 起点 (Start)
+- **`e`** - 终点 (End)  
+- **`g数字`** - 金币资源，数字表示价值（如 `g5` = 价值5的金币）
+- **`t数字`** - 陷阱资源，数字表示损失（如 `t3` = 损失3的陷阱）
+- **`0`** - 可通行的路径
+- **`1`** - 墙壁，无法通过
+- **`l`** - 锁/机关
+- **`b`** - Boss
+
+### 算法流程
+
+1. **初始化**：从起点开始，初始化路径和收集状态
+2. **视野扫描**：获取当前位置3x3范围内的所有单元格
+3. **资源评估**：
+   - 优先选择正价值资源（金币）
+   - 如果没有正价值资源，选择损失最小的负价值资源（陷阱）
+4. **移动决策**：
+   - 如果找到资源，移动到该位置并收集
+   - 如果没有资源，进行探索性移动到未访问的位置
+5. **循环执行**：重复步骤2-4直到满足停止条件
+
+### 停止条件
+
+- 达到最大移动步数（默认1000步）
+- 连续多步（默认20步）无法找到新资源
+- 无法进行任何移动
+
+## 算法参数
+
+### Greedy3x3Algorithm 参数
+
+```python
+algorithm = Greedy3x3Algorithm(
+    maze,                    # 必需：迷宫地图
+    start_pos=None,         # 可选：起始位置(x,y)，默认自动寻找
+    end_pos=None,           # 可选：目标位置(x,y)，默认自动寻找  
+    debug=False             # 可选：是否输出调试信息
+)
+
+result = algorithm.run(
+    max_moves=1000,         # 最大移动步数
+    max_stuck=20            # 连续无资源的最大步数
+)
+```
+
+## 结果格式
+
+算法执行后返回的结果字典包含：
+
+```python
+{
+    'path': [(x1,y1), (x2,y2), ...],           # 移动路径 (x,y格式)
+    'path_yx_format': [(y1,x1), (y2,x2), ...], # 移动路径 (y,x格式，兼容现有代码)
+    'collected_resources': [                     # 收集的资源详情
+        {
+            'position': (x, y),
+            'type': 'g5',
+            'value': 5
+        },
+        ...
+    ],
+    'total_value': 15,                          # 资源总价值
+    'total_moves': 25,                          # 总移动步数
+    'resources_count': 8,                       # 收集资源数量
+    'start_pos': (0, 0),                        # 起始位置
+    'end_pos': (4, 4),                          # 目标位置
+    'final_pos': (2, 3),                        # 最终位置
+    'explored_positions_count': 15,             # 探索位置数量
+    'algorithm_name': '3x3视野贪心算法'
+}
+```
+
+## 性能特点
+
+### 优势
+
+1. **局部最优**：在有限视野内做出最优决策
+2. **探索能力**：能够智能探索未知区域
+3. **资源优先**：优先收集高价值资源，避免低价值陷阱
+4. **防死循环**：具备多种机制防止无限循环
+
+### 限制
+
+1. **视野限制**：可能错过视野外的高价值资源
+2. **局部陷阱**：可能陷入局部最优解
+3. **路径效率**：为了收集资源，路径可能不是最短的
+
+## 测试用例
+
+项目包含多个测试迷宫：
+
+### 简单测试迷宫
+
+```python
+simple_maze = [
+    ['s', '0', 'g5', '1', 't3'],
+    ['0', '1', '0', '0', 'g2'],
+    ['g3', '0', '1', 't2', '0'],
+    ['0', 't1', '0', '0', 'g4'],
+    ['1', '0', 'g1', '0', 'e']
+]
+```
+
+### 复杂测试迷宫
+
+```python
+complex_maze = [
+    ['s', '0', 'g5', '1', 't3', '0', 'g8'],
+    ['0', '1', '0', '0', 'g2', '1', '0'],
+    ['g3', '0', '1', 't2', '0', '0', 'g6'],
+    ['0', 't1', '0', '0', 'g4', '1', '0'],
+    ['1', '0', 'g1', '0', '0', '0', 't5'],
+    ['0', 'g7', '0', '1', '0', 'g9', '0'],
+    ['t4', '0', '0', '0', '1', '0', 'e']
+]
+```
+
+## 扩展开发
+
+### 自定义评估函数
+
+可以通过继承 `Greedy3x3Algorithm` 类来自定义资源评估逻辑：
+
+```python
+class CustomGreedy3x3(Greedy3x3Algorithm):
+    def _evaluate_resource_value(self, cell):
+        # 自定义评估逻辑
+        if cell.startswith('special'):
+            return 100  # 特殊资源高价值
+        return super()._evaluate_resource_value(cell)
+```
+
+### 自定义移动策略
+
+```python
+class CustomGreedy3x3(Greedy3x3Algorithm):
+    def _find_exploration_target(self):
+        # 自定义探索策略
+        adjacent = self.get_adjacent_positions(self.current_pos)
+        # 选择最靠近终点的位置
+        if adjacent:
+            return min(adjacent, key=lambda pos: 
+                abs(pos[0] - self.end_pos[0]) + abs(pos[1] - self.end_pos[1]))
+        return None
+```
+
+## 常见问题
+
+### Q: 算法为什么会在某些位置反复移动？
+
+A: 这是因为算法在视野内找不到新资源时，会进行探索性移动。连续20步无资源后会自动停止。
+
+### Q: 如何提高算法的收集效率？
+
+A: 可以调整参数：
+- 减小 `max_stuck` 参数，减少无效探索
+- 增加迷宫中的资源密度
+- 优化迷宫布局，减少死胡同
+
+### Q: 算法支持什么样的迷宫格式？
+
+A: 支持二维列表格式，使用 `[y][x]` 索引方式。单元格内容为字符串。
+
+### Q: 如何集成到现有项目？
+
+A: 可以使用 `tanxin.py` 中的 `Greedy3x3ResourceCollector` 类，它与现有代码兼容。
+
+## 版本信息
+
+- **版本**: 1.0
+- **作者**: GitHub Copilot
+- **创建日期**: 2025年1月
+- **Python版本**: 3.6+
+- **依赖**: 无额外依赖，使用Python标准库

config.py

@@ -57,6 +57,9 @@ def get_button_positions(maze_display_size=MAZE_SIZE):
         'next_step_button': (control_panel_x, 200),
         'reset_path_button': (control_panel_x + 120, 200),
         'auto_play_button': (control_panel_x + 250, 200),
+        # 贪心搜索按钮
+        'greedy_search_button': (control_panel_x + 380, 200),
+        'greedy_auto_play_button': (control_panel_x + 500, 200),
         # 历史迭代控制按钮
         'history_prev_button': (control_panel_x, 260),
         'history_next_button': (control_panel_x + 120, 260),
@@ -67,5 +70,6 @@ def get_button_positions(maze_display_size=MAZE_SIZE):
         'history_progress_text': (control_panel_x, 350),
         'hint_text': (control_panel_x, 380),
         'shortcut_text': (control_panel_x, 410),
-        'save_list_area': (control_panel_x, 440, 400, 330)  # x, y, width, height - 增加高度到330
+        'greedy_info_text': (control_panel_x, 440),  # 贪心算法信息显示位置
+        'save_list_area': (control_panel_x, 470, 400, 300)  # x, y, width, height - 调整位置和高度
     }

greedy_3x3_algorithm.py

@@ -0,0 +1,380 @@
+"""
+3x3视野贪心资源收集算法
+
+该模块实现了一个基于3x3视野的贪心算法，用于在迷宫中收集资源。
+算法特点：
+1. 每次移动时只考虑当前位置周围3x3范围内的资源
+2. 优先选择正价值资源（金币），如果没有则选择损失最小的负价值资源（陷阱）
+3. 只能进行上下左右四个方向的移动
+4. 当视野内没有资源时，会进行探索性移动
+5. 避免无限循环，当连续多步无法找到新资源时会自动停止
+
+使用方法：
+```python
+from greedy_3x3_algorithm import Greedy3x3Algorithm
+
+# 创建迷宫（二维数组，[y][x]格式）
+maze = [
+    ['s', '0', 'g5', '1', 't3'],
+    ['0', '1', '0', '0', 'g2'],
+    ['g3', '0', '1', 't2', '0'],
+    ['0', 't1', '0', '0', 'g4'],
+    ['1', '0', 'g1', '0', 'e']
+]
+
+# 创建算法实例并运行
+algorithm = Greedy3x3Algorithm(maze)
+result = algorithm.run()
+
+# 获取结果
+print(f"总价值: {result['total_value']}")
+print(f"路径: {result['path']}")
+```
+"""
+
+import copy
+from collections import deque
+
+
+class Greedy3x3Algorithm:
+    """
+    3x3视野贪心资源收集算法
+    
+    该算法在每个位置只考虑周围3x3范围内的资源，选择价值最高的资源进行收集。
+    如果视野内没有资源，则进行探索性移动。
+    """
+    
+    def __init__(self, maze, start_pos=None, end_pos=None, debug=False):
+        """
+        初始化算法
+        
+        Args:
+            maze: 二维列表，表示迷宫地图 ([y][x]格式)
+            start_pos: 起始位置 (x, y)，默认自动寻找's'
+            end_pos: 目标位置 (x, y)，默认自动寻找'e'
+            debug: 是否输出调试信息
+        """
+        self.original_maze = copy.deepcopy(maze)
+        self.maze = copy.deepcopy(maze)
+        self.rows = len(maze)
+        self.cols = len(maze[0]) if self.rows > 0 else 0
+        self.debug = debug
+        
+        # 寻找起始位置和目标位置
+        self.start_pos = start_pos or self._find_position('s')
+        self.end_pos = end_pos or self._find_position('e')
+        
+        if not self.start_pos:
+            raise ValueError("无法找到起始位置 's'")
+        if not self.end_pos:
+            raise ValueError("无法找到目标位置 'e'")
+            
+        # 初始化状态
+        self.current_pos = self.start_pos
+        self.path = [self.start_pos]
+        self.collected_resources = []
+        self.total_value = 0
+        self.visited_resources = set()
+        self.explored_positions = set([self.start_pos])
+        
+        if self.debug:
+            print(f"3x3视野贪心算法初始化")
+            print(f"迷宫大小: {self.rows}x{self.cols}")
+            print(f"起始位置: {self.start_pos}")
+            print(f"目标位置: {self.end_pos}")
+    
+    def _find_position(self, target):
+        """寻找地图中指定字符的位置，返回(x, y)格式"""
+        for y in range(self.rows):
+            for x in range(self.cols):
+                if self.maze[y][x].lower() == target.lower():
+                    return (x, y)
+        return None
+    
+    def get_3x3_vision(self, pos):
+        """
+        获取以pos为中心的3x3视野范围内的所有单元格
+        
+        Args:
+            pos: 当前位置 (x, y)
+        
+        Returns:
+            dict: {(x, y): cell_value} 形式的字典
+        """
+        x, y = pos
+        vision = {}
+        
+        # 遍历3x3范围
+        for dx in range(-1, 2):
+            for dy in range(-1, 2):
+                new_x, new_y = x + dx, y + dy
+                
+                # 检查边界
+                if 0 <= new_x < self.cols and 0 <= new_y < self.rows:
+                    vision[(new_x, new_y)] = self.maze[new_y][new_x]
+        
+        return vision
+    
+    def get_adjacent_positions(self, pos):
+        """
+        获取当前位置的上下左右四个相邻位置
+        
+        Args:
+            pos: 当前位置 (x, y)
+        
+        Returns:
+            list: 可移动的相邻位置列表
+        """
+        x, y = pos
+        adjacent = []
+        
+        # 上下左右四个方向
+        directions = [(0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)]  # 上、下、左、右
+        
+        for dx, dy in directions:
+            new_x, new_y = x + dx, y + dy
+            
+            # 检查边界和可移动性
+            if (0 <= new_x < self.cols and 
+                0 <= new_y < self.rows and 
+                self._can_move_to((new_x, new_y))):
+                adjacent.append((new_x, new_y))
+        
+        return adjacent
+    
+    def _can_move_to(self, pos):
+        """检查是否可以移动到指定位置"""
+        x, y = pos
+        cell = self.maze[y][x]
+        return cell != '1'  # 不能移动到墙壁
+    
+    def _evaluate_resource_value(self, cell):
+        """评估资源的价值"""
+        if cell.startswith('g'):
+            try:
+                return int(cell[1:])
+            except ValueError:
+                return 0
+        elif cell.startswith('t'):
+            try:
+                return -int(cell[1:])
+            except ValueError:
+                return 0
+        else:
+            return 0
+    
+    def _find_best_resource_in_vision(self):
+        """
+        在3x3视野范围内找到价值最高的可到达资源
+        
+        Returns:
+            tuple: (最佳资源位置, 资源价值) 或 (None, 0)
+        """
+        vision = self.get_3x3_vision(self.current_pos)
+        adjacent_positions = self.get_adjacent_positions(self.current_pos)
+        
+        best_pos = None
+        best_value = float('-inf')
+        
+        # 只考虑相邻且在视野内的位置
+        for pos in adjacent_positions:
+            if pos in vision and pos not in self.visited_resources:
+                cell = vision[pos]
+                value = self._evaluate_resource_value(cell)
+                
+                if value != 0 and value > best_value:
+                    best_value = value
+                    best_pos = pos
+        
+        return best_pos, best_value if best_pos else 0
+    
+    def _find_exploration_target(self):
+        """当视野内没有资源时，寻找探索目标"""
+        adjacent = self.get_adjacent_positions(self.current_pos)
+        
+        # 优先选择未探索的位置
+        unexplored = [pos for pos in adjacent if pos not in self.explored_positions]
+        if unexplored:
+            return unexplored[0]
+        
+        # 如果所有相邻位置都探索过，选择任意一个
+        if adjacent:
+            return adjacent[0]
+        
+        return None
+    
+    def _collect_resource(self, pos):
+        """收集指定位置的资源"""
+        x, y = pos
+        cell = self.maze[y][x]
+        value = self._evaluate_resource_value(cell)
+        
+        if value != 0:
+            self.collected_resources.append({
+                'position': pos,
+                'type': cell,
+                'value': value
+            })
+            self.total_value += value
+            self.visited_resources.add(pos)
+            
+            if self.debug:
+                print(f"收集资源: 位置{pos}, 类型{cell}, 价值{value}, 总价值{self.total_value}")
+    
+    def run(self, max_moves=1000, max_stuck=20):
+        """
+        运行3x3视野贪心资源收集算法
+        
+        Args:
+            max_moves: 最大移动步数，防止无限循环
+            max_stuck: 连续无资源的最大步数
+        
+        Returns:
+            dict: 包含路径、收集的资源等信息的结果字典
+        """
+        if self.debug:
+            print("\\n开始3x3视野贪心资源收集...")
+        
+        moves = 0
+        stuck_count = 0
+        
+        while moves < max_moves and stuck_count < max_stuck:
+            moves += 1
+            
+            # 在3x3视野内寻找最佳资源
+            best_resource_pos, best_value = self._find_best_resource_in_vision()
+            
+            if best_resource_pos is not None:
+                if self.debug:
+                    print(f"第{moves}步: 发现视野内资源 位置{best_resource_pos}, 价值{best_value}")
+                
+                # 移动到资源位置并收集
+                self.current_pos = best_resource_pos
+                self.path.append(best_resource_pos)
+                self.explored_positions.add(best_resource_pos)
+                self._collect_resource(best_resource_pos)
+                
+                stuck_count = 0  # 重置无资源计数
+            else:
+                # 视野内没有资源，进行探索性移动
+                exploration_target = self._find_exploration_target()
+                
+                if exploration_target:
+                    if self.debug:
+                        print(f"第{moves}步: 视野内无资源，探索移动到 {exploration_target}")
+                    self.current_pos = exploration_target
+                    self.path.append(exploration_target)
+                    self.explored_positions.add(exploration_target)
+                    stuck_count += 1
+                else:
+                    if self.debug:
+                        print(f"第{moves}步: 无法进行任何移动，结束收集")
+                    break
+        
+        if self.debug:
+            if moves >= max_moves:
+                print(f"达到最大移动步数 {max_moves}，结束收集")
+            elif stuck_count >= max_stuck:
+                print(f"连续 {max_stuck} 步未找到资源，结束收集")
+            print("3x3视野资源收集完成！")
+        
+        return self._get_result()
+    
+    def _get_result(self):
+        """获取算法执行结果"""
+        return {
+            'path': self.path.copy(),
+            'path_yx_format': [(y, x) for (x, y) in self.path],  # 兼容现有代码的(y,x)格式
+            'collected_resources': self.collected_resources.copy(),
+            'total_value': self.total_value,
+            'total_moves': len(self.path) - 1,
+            'resources_count': len(self.collected_resources),
+            'start_pos': self.start_pos,
+            'end_pos': self.end_pos,
+            'final_pos': self.current_pos,
+            'explored_positions_count': len(self.explored_positions),
+            'algorithm_name': '3x3视野贪心算法'
+        }
+    
+    def get_marked_maze(self):
+        """
+        获取标记了路径的迷宫
+        
+        Returns:
+            list: 标记后的迷宫，S=起点, E=终点, *=已收集资源, .=路径
+        """
+        marked_maze = copy.deepcopy(self.original_maze)
+        
+        # 标记路径点
+        for i, (x, y) in enumerate(self.path):
+            if (x, y) == self.start_pos:
+                marked_maze[y][x] = 'S'  # 起点
+            elif (x, y) == self.end_pos:
+                marked_maze[y][x] = 'E'  # 终点
+            elif (x, y) in [r['position'] for r in self.collected_resources]:
+                marked_maze[y][x] = '*'  # 已收集资源
+            else:
+                marked_maze[y][x] = '.'  # 路径点
+        
+        return marked_maze
+    
+    def print_result(self):
+        """打印算法执行结果"""
+        result = self._get_result()
+        
+        print("\\n=== 3x3视野贪心算法执行结果 ===")
+        print(f"起始位置: {result['start_pos']}")
+        print(f"最终位置: {result['final_pos']}")
+        print(f"总移动步数: {result['total_moves']}")
+        print(f"探索位置数: {result['explored_positions_count']}")
+        print(f"收集资源数量: {result['resources_count']}")
+        print(f"资源总价值: {result['total_value']}")
+        
+        if result['collected_resources']:
+            print("\\n收集的资源详情:")
+            for i, resource in enumerate(result['collected_resources'], 1):
+                print(f"  {i}. 位置{resource['position']}: {resource['type']} (价值: {resource['value']})")
+        else:
+            print("\\n未收集到任何资源")
+        
+        # 显示标记后的迷宫
+        marked_maze = self.get_marked_maze()
+        print("\\n标记路径后的迷宫:")
+        print("S: 起点, E: 终点, *: 已收集资源, .: 路径")
+        for row in marked_maze:
+            print(' '.join(f"{cell:>2}" for cell in row))
+
+
+def demo():
+    """演示函数"""
+    # 创建示例迷宫
+    demo_maze = [
+        ['s', '0', 'g5', '1', 't3'],
+        ['0', '1', '0', '0', 'g2'],
+        ['g3', '0', '1', 't2', '0'],
+        ['0', 't1', '0', '0', 'g4'],
+        ['1', '0', 'g1', '0', 'e']
+    ]
+    
+    print("=== 3x3视野贪心算法演示 ===")
+    print("迷宫说明:")
+    print("  s: 起点, e: 终点")
+    print("  g数字: 金币资源 (正收益)")
+    print("  t数字: 陷阱资源 (负收益)")
+    print("  0: 可通行路径, 1: 墙壁")
+    print("\\n原始迷宫:")
+    for row in demo_maze:
+        print(' '.join(f"{cell:>2}" for cell in row))
+    
+    # 运行算法
+    algorithm = Greedy3x3Algorithm(demo_maze, debug=True)
+    result = algorithm.run()
+    
+    # 打印结果
+    algorithm.print_result()
+    
+    return algorithm, result
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo()

greedy_resource_collector.py

@@ -0,0 +1,448 @@
+import copy
+from collections import deque
+
+class GreedyResourceCollector:
+    """
+    基于贪心算法的资源收集器
+    每次移动时选择3x3视野范围内最高价值的资源
+    只能进行上下左右移动
+    """
+    
+    def __init__(self, maze, start_pos=None, end_pos=None):
+        """
+        初始化贪心资源收集器
+        
+        Args:
+            maze: 迷宫地图，2D列表
+            start_pos: 起始位置 (row, col)，如果为None则自动寻找
+            end_pos: 目标位置 (row, col)，如果为None则自动寻找
+        """
+        self.original_maze = copy.deepcopy(maze)
+        self.maze = copy.deepcopy(maze)
+        self.rows = len(maze)
+        self.cols = len(maze[0]) if self.rows > 0 else 0
+        
+        # 寻找起始位置和目标位置
+        self.start_pos = start_pos or self._find_position('s')
+        self.end_pos = end_pos or self._find_position('e')
+        
+        if not self.start_pos:
+            raise ValueError("无法找到起始位置 's'")
+        if not self.end_pos:
+            raise ValueError("无法找到目标位置 'e'")
+            
+        self.current_pos = self.start_pos
+        self.path = [self.start_pos]
+        self.collected_resources = []
+        self.total_value = 0
+        self.visited_resources = set()
+        
+        print(f"起始位置: {self.start_pos}")
+        print(f"目标位置: {self.end_pos}")
+    
+    def _find_position(self, target):
+        """寻找地图中指定字符的位置"""
+        for i in range(self.rows):
+            for j in range(self.cols):
+                if self.maze[i][j].lower() == target.lower():
+                    return (i, j)
+        return None
+    
+    def get_3x3_vision(self, pos):
+        """
+        获取以pos为中心的3x3视野范围内的所有单元格
+        
+        Args:
+            pos: 当前位置 (row, col)
+        
+        Returns:
+            dict: {(row, col): cell_value} 形式的字典
+        """
+        row, col = pos
+        vision = {}
+        
+        # 遍历3x3范围
+        for dr in range(-1, 2):
+            for dc in range(-1, 2):
+                new_row, new_col = row + dr, col + dc
+                
+                # 检查边界
+                if 0 <= new_row < self.rows and 0 <= new_col < self.cols:
+                    vision[(new_row, new_col)] = self.maze[new_row][new_col]
+        
+        return vision
+    
+    def get_adjacent_cells(self, pos):
+        """
+        获取当前位置的上下左右四个相邻位置
+        
+        Args:
+            pos: 当前位置 (row, col)
+        
+        Returns:
+            list: 可移动的相邻位置列表
+        """
+        row, col = pos
+        adjacent = []
+        
+        # 上下左右四个方向
+        directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]
+        
+        for dr, dc in directions:
+            new_row, new_col = row + dr, col + dc
+            
+            # 检查边界和可移动性
+            if (0 <= new_row < self.rows and 
+                0 <= new_col < self.cols and 
+                self.can_move_to((new_row, new_col))):
+                adjacent.append((new_row, new_col))
+        
+        return adjacent
+    
+    def can_move_to(self, pos):
+        """
+        检查是否可以移动到指定位置
+        
+        Args:
+            pos: 目标位置 (row, col)
+        
+        Returns:
+            bool: 是否可以移动
+        """
+        row, col = pos
+        cell = self.maze[row][col]
+        
+        # 不能移动到墙壁
+        if cell == '1':
+            return False
+        
+        return True
+    
+    def evaluate_resource_value(self, cell):
+        """
+        评估资源的价值
+        
+        Args:
+            cell: 单元格内容
+        
+        Returns:
+            int: 资源价值，正数表示收益，负数表示损失
+        """
+        if cell.startswith('g'):
+            # 金币资源，提取数值
+            try:
+                return int(cell[1:])
+            except ValueError:
+                return 0
+        elif cell.startswith('t'):
+            # 陷阱资源，提取数值并取负
+            try:
+                return -int(cell[1:])
+            except ValueError:
+                return 0
+        else:
+            # 其他类型单元格没有资源价值
+            return 0
+    
+    def find_best_resource_in_vision(self):
+        """
+        在3x3视野范围内找到价值最高的可到达资源
+        如果视野内没有正价值资源，则考虑移动到更有利的位置
+        
+        Returns:
+            tuple: (最佳资源位置, 资源价值) 或 (None, 0)
+        """
+        vision = self.get_3x3_vision(self.current_pos)
+        
+        best_pos = None
+        best_value = float('-inf')
+        
+        # 首先只考虑正价值资源
+        for pos, cell in vision.items():
+            # 跳过已访问的资源
+            if pos in self.visited_resources:
+                continue
+            
+            # 跳过当前位置
+            if pos == self.current_pos:
+                continue
+            
+            # 跳过不可移动的位置
+            if not self.can_move_to(pos):
+                continue
+            
+            # 检查是否为资源
+            value = self.evaluate_resource_value(cell)
+            if value > 0 and value > best_value:  # 只考虑正价值资源
+                # 确保可以到达这个位置
+                path_to_resource = self.find_path_to_target(pos)
+                if path_to_resource:  # 可以到达
+                    best_value = value
+                    best_pos = pos
+        
+        # 如果视野内没有正价值资源，考虑负价值资源（陷阱）
+        if best_pos is None:
+            for pos, cell in vision.items():
+                if pos in self.visited_resources or pos == self.current_pos:
+                    continue
+                if not self.can_move_to(pos):
+                    continue
+                
+                value = self.evaluate_resource_value(cell)
+                if value < 0 and value > best_value:  # 选择损失最小的陷阱
+                    path_to_resource = self.find_path_to_target(pos)
+                    if path_to_resource:
+                        best_value = value
+                        best_pos = pos
+        
+        # 如果视野内完全没有资源，寻找最近的正价值资源
+        if best_pos is None:
+            best_pos, best_value = self.find_nearest_valuable_resource()
+        
+        return best_pos, best_value if best_pos else 0
+    
+    def find_nearest_valuable_resource(self):
+        """
+        在整个地图上寻找最近的高价值正资源
+        
+        Returns:
+            tuple: (最佳资源位置, 资源价值) 或 (None, 0)
+        """
+        best_pos = None
+        best_score = float('-inf')
+        
+        for i in range(self.rows):
+            for j in range(self.cols):
+                pos = (i, j)
+                cell = self.maze[i][j]
+                
+                # 跳过已访问的资源
+                if pos in self.visited_resources:
+                    continue
+                
+                # 跳过当前位置
+                if pos == self.current_pos:
+                    continue
+                
+                # 检查是否为正价值资源
+                value = self.evaluate_resource_value(cell)
+                if value > 0:  # 只考虑正价值资源
+                    # 计算到达该资源的路径
+                    path_to_resource = self.find_path_to_target(pos)
+                    if path_to_resource:
+                        # 计算性价比：价值/距离
+                        distance = len(path_to_resource)
+                        score = value / distance
+                        
+                        if score > best_score:
+                            best_score = score
+                            best_pos = pos
+        
+        if best_pos:
+            value = self.evaluate_resource_value(self.maze[best_pos[0]][best_pos[1]])
+            return best_pos, value
+        
+        return None, 0
+    
+    def find_path_to_target(self, target_pos):
+        """
+        使用BFS找到到目标位置的最短路径
+        
+        Args:
+            target_pos: 目标位置 (row, col)
+        
+        Returns:
+            list: 从当前位置到目标位置的路径（不包含当前位置）
+        """
+        if self.current_pos == target_pos:
+            return []
+        
+        queue = deque([(self.current_pos, [])])
+        visited = {self.current_pos}
+        
+        while queue:
+            pos, path = queue.popleft()
+            
+            # 获取相邻位置
+            for next_pos in self.get_adjacent_cells(pos):
+                if next_pos in visited:
+                    continue
+                
+                new_path = path + [next_pos]
+                
+                # 找到目标
+                if next_pos == target_pos:
+                    return new_path
+                
+                visited.add(next_pos)
+                queue.append((next_pos, new_path))
+        
+        return []  # 无法到达
+    
+    def collect_resource(self, pos):
+        """
+        收集指定位置的资源
+        
+        Args:
+            pos: 资源位置 (row, col)
+        """
+        row, col = pos
+        cell = self.maze[row][col]
+        value = self.evaluate_resource_value(cell)
+        
+        if value != 0:
+            self.collected_resources.append({
+                'position': pos,
+                'type': cell,
+                'value': value
+            })
+            self.total_value += value
+            self.visited_resources.add(pos)
+            
+            print(f"收集资源: 位置{pos}, 类型{cell}, 价值{value}, 总价值{self.total_value}")
+    
+    def run_greedy_collection(self):
+        """
+        运行贪心资源收集算法
+        
+        Returns:
+            dict: 包含路径、收集的资源等信息
+        """
+        print("开始贪心资源收集...")
+        
+        while True:
+            # 在3x3视野内寻找最佳资源
+            best_resource_pos, best_value = self.find_best_resource_in_vision()
+            
+            if best_resource_pos is None:
+                print("视野内没有更多资源可收集")
+                break
+            
+            print(f"发现最佳资源: 位置{best_resource_pos}, 价值{best_value}")
+            
+            # 计算到最佳资源的路径
+            path_to_resource = self.find_path_to_target(best_resource_pos)
+            
+            if not path_to_resource:
+                print(f"无法到达资源位置{best_resource_pos}")
+                self.visited_resources.add(best_resource_pos)  # 标记为无法到达
+                continue
+            
+            # 移动到资源位置
+            for next_pos in path_to_resource:
+                self.current_pos = next_pos
+                self.path.append(next_pos)
+                print(f"移动到: {next_pos}")
+            
+            # 收集资源
+            self.collect_resource(best_resource_pos)
+        
+        print("资源收集完成！")
+        return self.get_collection_result()
+    
+    def get_collection_result(self):
+        """
+        获取收集结果
+        
+        Returns:
+            dict: 包含路径、资源、统计信息的字典
+        """
+        return {
+            'path': self.path.copy(),
+            'collected_resources': self.collected_resources.copy(),
+            'total_value': self.total_value,
+            'total_moves': len(self.path) - 1,
+            'resources_count': len(self.collected_resources),
+            'start_pos': self.start_pos,
+            'end_pos': self.end_pos,
+            'final_pos': self.current_pos
+        }
+    
+    def print_result_summary(self):
+        """打印收集结果摘要"""
+        result = self.get_collection_result()
+        
+        print("\n=== 贪心资源收集结果摘要 ===")
+        print(f"起始位置: {result['start_pos']}")
+        print(f"最终位置: {result['final_pos']}")
+        print(f"总移动步数: {result['total_moves']}")
+        print(f"收集资源数量: {result['resources_count']}")
+        print(f"资源总价值: {result['total_value']}")
+        
+        print("\n收集的资源详情:")
+        for i, resource in enumerate(result['collected_resources'], 1):
+            print(f"  {i}. 位置{resource['position']}: {resource['type']} (价值: {resource['value']})")
+        
+        print(f"\n完整移动路径: {' -> '.join(map(str, result['path']))}")
+    
+    def visualize_path_on_maze(self):
+        """
+        在迷宫上可视化移动路径
+        
+        Returns:
+            list: 标记了路径的迷宫副本
+        """
+        visual_maze = copy.deepcopy(self.original_maze)
+        
+        # 标记路径
+        for i, pos in enumerate(self.path):
+            row, col = pos
+            if pos == self.start_pos:
+                visual_maze[row][col] = 'S'  # 起点
+            elif pos == self.end_pos:
+                visual_maze[row][col] = 'E'  # 终点
+            elif pos in [r['position'] for r in self.collected_resources]:
+                # 已收集的资源位置
+                visual_maze[row][col] = '*'
+            else:
+                # 路径点
+                visual_maze[row][col] = str(i % 10)
+        
+        return visual_maze
+    
+    def print_visual_maze(self):
+        """打印可视化的迷宫"""
+        visual_maze = self.visualize_path_on_maze()
+        
+        print("\n=== 路径可视化迷宫 ===")
+        print("S: 起点, E: 终点, *: 已收集资源, 数字: 路径步骤")
+        for row in visual_maze:
+            print(' '.join(f"{cell:>2}" for cell in row))
+
+
+def demo_greedy_resource_collection():
+    """演示贪心资源收集算法"""
+    
+    # 创建一个示例迷宫
+    demo_maze = [
+        ['s', '0', 'g5', '1', 't3'],
+        ['0', '1', '0', '0', 'g2'],
+        ['g3', '0', '1', 't2', '0'],
+        ['0', 't1', '0', '0', 'g4'],
+        ['1', '0', 'g1', '0', 'e']
+    ]
+    
+    print("=== 贪心资源收集算法演示 ===")
+    print("迷宫说明:")
+    print("  s: 起点, e: 终点")
+    print("  g数字: 金币资源 (正收益)")
+    print("  t数字: 陷阱资源 (负收益)")
+    print("  0: 可通行路径, 1: 墙壁")
+    print("\n原始迷宫:")
+    for row in demo_maze:
+        print(' '.join(f"{cell:>2}" for cell in row))
+    
+    # 创建贪心收集器并运行
+    collector = GreedyResourceCollector(demo_maze)
+    result = collector.run_greedy_collection()
+    
+    # 打印结果
+    collector.print_result_summary()
+    collector.print_visual_maze()
+    
+    return collector, result
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 运行演示
+    collector, result = demo_greedy_resource_collection()

main.py

@@ -7,6 +7,7 @@ from draw import Button, Toast
 from save_ui import SaveLoadUI
 from boss_fight_ui import BossFightUI
 from mechanism_ui import MechanismUI
+from greedy_3x3_algorithm import Greedy3x3Algorithm
 from config import *
 import sys
 import os
@@ -50,6 +51,10 @@ def create_buttons(button_positions):
     button_reset_path = Button(pygame.rect.Rect(*button_positions['reset_path_button'], *BUTTON_CONTROL_SIZE), None)
     button_auto_play = Button(pygame.rect.Rect(*button_positions['auto_play_button'], *BUTTON_CONTROL_SIZE), None)
     
+    # 贪心搜索按钮
+    button_greedy_search = Button(pygame.rect.Rect(*button_positions['greedy_search_button'], *BUTTON_CONTROL_SIZE), None)
+    button_greedy_auto_play = Button(pygame.rect.Rect(*button_positions['greedy_auto_play_button'], *BUTTON_CONTROL_SIZE), None)
+    
     # 历史迭代控制按钮
     button_history_prev = Button(pygame.rect.Rect(*button_positions['history_prev_button'], *BUTTON_CONTROL_SIZE), None)
     button_history_next = Button(pygame.rect.Rect(*button_positions['history_next_button'], *BUTTON_CONTROL_SIZE), None)
@@ -63,6 +68,8 @@ def create_buttons(button_positions):
         'next_step': button_next_step,
         'reset_path': button_reset_path,
         'auto_play': button_auto_play,
+        'greedy_search': button_greedy_search,
+        'greedy_auto_play': button_greedy_auto_play,
         'history_prev': button_history_prev,
         'history_next': button_history_next,
         'history_auto': button_history_auto,
@@ -95,6 +102,7 @@ if __name__ == "__main__":
     mes4 = Toast("存档加载成功", UI_WIDTH, UI_HEIGHT, font=textFont)
     mes5 = Toast("加载失败", UI_WIDTH, UI_HEIGHT, font=textFont)
     mes_boss = Toast("遇到Boss！准备战斗！", UI_WIDTH, UI_HEIGHT, font=textFont, duration=3, color=(255, 255, 0), bg_color=(255, 0, 0))
+    mes_greedy = Toast("贪心搜索完成！", UI_WIDTH, UI_HEIGHT, font=textFont, duration=3, color=(255, 255, 255), bg_color=(0, 128, 0))
 
     # 创建存档界面
     save_ui = SaveLoadUI(textFont)
@@ -111,6 +119,11 @@ if __name__ == "__main__":
     auto_play_timer = 0
     auto_play_interval = AUTO_PLAY_INTERVAL
     
+    # 贪心算法控制变量
+    greedy_auto_play = False
+    greedy_auto_timer = 0
+    greedy_auto_interval = AUTO_PLAY_INTERVAL
+    
     # 历史迭代控制变量
     history_auto_play = False
     history_auto_timer = 0
@@ -152,6 +165,15 @@ if __name__ == "__main__":
                     auto_play = False  # 遇到机关时停止自动播放
                 auto_play_timer = 0
         
+        # 贪心算法自动播放逻辑
+        if greedy_auto_play and hasattr(maze, 'greedy_path') and maze.greedy_path and not maze.show_history and not boss_fight_ui.is_showing and not mechanism_ui.is_showing:
+            greedy_auto_timer += 1
+            if greedy_auto_timer >= greedy_auto_interval:
+                has_next = maze.next_greedy_step()
+                if not has_next:
+                    greedy_auto_play = False  # 贪心路径播放完成后停止自动播放
+                greedy_auto_timer = 0
+        
         # 历史迭代自动播放逻辑
         if history_auto_play and len(maze.history_mazes) > 0 and maze.show_history:
             history_auto_timer += 1
@@ -188,6 +210,10 @@ if __name__ == "__main__":
                 buttons['reset_path'].handle_event(event=event)
                 buttons['auto_play'].handle_event(event=event)
                 
+                # 贪心搜索按钮
+                buttons['greedy_search'].handle_event(event=event)
+                buttons['greedy_auto_play'].handle_event(event=event)
+                
                 # 历史迭代控制按钮
                 buttons['history_prev'].handle_event(event=event)
                 buttons['history_next'].handle_event(event=event)
@@ -263,6 +289,18 @@ if __name__ == "__main__":
                     auto_play = not auto_play
                     auto_play_timer = 0
                 
+                # 贪心搜索控制
+                if buttons['greedy_search'].pressed == True and len(maze.grid) > 0:
+                    success = maze.run_greedy_search()
+                    if success:
+                        greedy_auto_play = False  # 重新生成路径时停止自动播放
+                        mes_greedy.text = f"贪心搜索完成！收集{len(maze.greedy_result['collected_resources'])}个资源，总价值{maze.greedy_result['total_value']}"
+                        mes_greedy.show()
+                
+                if buttons['greedy_auto_play'].pressed == True and hasattr(maze, 'greedy_path') and maze.greedy_path:
+                    greedy_auto_play = not greedy_auto_play
+                    greedy_auto_timer = 0
+                
                 # 历史迭代控制
                 if buttons['history_prev'].pressed == True and len(maze.history_mazes) > 0 and maze.show_history:
                     maze.prev_history_step()
@@ -326,6 +364,18 @@ if __name__ == "__main__":
                         # Ctrl+L 打开读档界面
                         save_ui.update_save_list(maze)
                         save_ui.toggle_save_list()
+                    # 贪心算法快捷键
+                    elif event.key == pygame.K_g and len(maze.grid) > 0:
+                        # G键 运行贪心搜索
+                        success = maze.run_greedy_search()
+                        if success:
+                            greedy_auto_play = False
+                            mes_greedy.text = f"贪心搜索完成！收集{len(maze.greedy_result['collected_resources'])}个资源，总价值{maze.greedy_result['total_value']}"
+                            mes_greedy.show()
+                    elif event.key == pygame.K_g and pygame.key.get_pressed()[pygame.K_LSHIFT] and hasattr(maze, 'greedy_path') and maze.greedy_path:
+                        # Shift+G 贪心自动播放
+                        greedy_auto_play = not greedy_auto_play
+                        greedy_auto_timer = 0
 
             if event.type == QUIT:
                 running = False
@@ -355,6 +405,25 @@ if __name__ == "__main__":
             # 显示当前步数信息
             progress_text = textFont.render(f"路径进度: {maze.path_step}/{len(maze.full_path)}", True, COLOR_BLACK)
             screen.blit(progress_text, button_positions['progress_text'])
+        
+        # 绘制贪心搜索按钮（仅在有迷宫时显示）
+        if len(maze.grid) > 0:
+            # 绘制按钮背景
+            pygame.draw.rect(screen, COLOR_GOLD, buttons['greedy_search'].rect)
+            
+            # 绘制按钮文字
+            greedy_text = textFont.render("贪心搜索", True, COLOR_BLACK)
+            screen.blit(greedy_text, (buttons['greedy_search'].rect.x + 5, buttons['greedy_search'].rect.y + 15))
+            
+            # 绘制贪心自动播放按钮（仅在有贪心路径时显示）
+            if hasattr(maze, 'greedy_path') and maze.greedy_path:
+                pygame.draw.rect(screen, COLOR_GREEN if greedy_auto_play else COLOR_GRAY, buttons['greedy_auto_play'].rect)
+                greedy_auto_text = textFont.render("贪心播放" if not greedy_auto_play else "停止", True, COLOR_BLACK)
+                screen.blit(greedy_auto_text, (buttons['greedy_auto_play'].rect.x + 5, buttons['greedy_auto_play'].rect.y + 15))
+                
+                # 显示贪心算法信息
+                greedy_info_text = textFont.render(maze.get_greedy_progress(), True, COLOR_BLACK)
+                screen.blit(greedy_info_text, button_positions['greedy_info_text'])
 
         # 绘制历史迭代控制按钮（仅在有历史且为历史模式时显示）
         if len(maze.history_mazes) > 0 and maze.show_history:
@@ -384,11 +453,14 @@ if __name__ == "__main__":
 
         # 显示操作提示
         if len(maze.full_path) > 0 and not maze.show_history:
-            hint_text = textFont.render("空格键: 下一步 | R键: 重置 | A键: 自动播放", True, COLOR_LIGHT_GRAY)
+            hint_text = textFont.render("空格键: 下一步 | R键: 重置 | A键: 自动播放 | G键: 贪心搜索", True, COLOR_LIGHT_GRAY)
             screen.blit(hint_text, button_positions['hint_text'])
         elif len(maze.history_mazes) > 0 and maze.show_history:
             hint_text = textFont.render("←→键: 历史步骤 | P键: 自动播放 | H键: 切换模式", True, COLOR_LIGHT_GRAY)
             screen.blit(hint_text, button_positions['hint_text'])
+        elif len(maze.grid) > 0:
+            hint_text = textFont.render("G键: 运行贪心搜索 | Shift+G: 贪心自动播放", True, COLOR_LIGHT_GRAY)
+            screen.blit(hint_text, button_positions['hint_text'])
         
         # 显示快捷键提示
         shortcut_text = textFont.render("Ctrl+S: 保存JSON | Shift+S: 保存CSV | Ctrl+L: 读档", True, COLOR_LIGHT_GRAY)
@@ -400,6 +472,7 @@ if __name__ == "__main__":
         mes4.draw(screen=screen)
         mes5.draw(screen=screen)
         mes_boss.draw(screen=screen)
+        mes_greedy.draw(screen=screen)
         
         # 绘制存档界面（必须在最后绘制以显示在最上层）
         save_ui.draw(screen)

maze.py

@@ -3,11 +3,12 @@ from maze_generator import MazeGenerator
 from SourceCollector import SourceCollector
 from tanxin import *
 from simple_save_manager import simple_save_manager
+from greedy_3x3_algorithm import Greedy3x3Algorithm
 from config import UI_WIDTH
 import time
 import random
 import json
-INPUT_DATA = "/home/guan/dev/python_dev/maze_python/saves/input/input_case_1.json"
+INPUT_DATA = "/Users/gary/dev/maze_python/saves/input_case_1.json"
 class Maze:
     def __init__(self, wall_size, maze_size, file_name):
         self.wall_size = wall_size
@@ -359,6 +360,10 @@ class Maze:
         
         # 绘制迷宫边界线（动态位置）
         pygame.draw.line(screen, (0, 0, 0), (self.actual_display_size, 0), (self.actual_display_size, self.actual_display_size), 3)
+        
+        # 绘制贪心路径
+        if hasattr(self, 'greedy_path') and self.greedy_path and hasattr(self, 'greedy_step'):
+            self._draw_greedy_path(screen, tile_size)
 
     def toggle_history_mode(self):
         """切换历史展示模式"""
@@ -414,8 +419,125 @@ class Maze:
         self.encountered_bosses = set()
         self.encountered_mechanisms = set()
         
+        # 重置贪心算法相关状态
+        if hasattr(self, 'greedy_path'):
+            delattr(self, 'greedy_path')
+        if hasattr(self, 'greedy_result'):
+            delattr(self, 'greedy_result')
+        if hasattr(self, 'greedy_step'):
+            delattr(self, 'greedy_step')
+        if hasattr(self, 'is_greedy_path_complete'):
+            delattr(self, 'is_greedy_path_complete')
+        
         # 显示相关状态
         self.grid = []
         
         print("所有状态已重置")
+    
+    def run_greedy_search(self):
+        """运行3x3视野贪心搜索算法"""
+        if not self.grid:
+            print("没有迷宫数据，无法运行贪心搜索")
+            return False
+        
+        try:
+            # 创建贪心算法实例
+            algorithm = Greedy3x3Algorithm(self.grid, debug=True)
+            
+            # 运行算法
+            result = algorithm.run()
+            
+            # 将结果转换为路径格式 (y, x)
+            self.greedy_path = result['path_yx_format']
+            self.greedy_result = result
+            self.greedy_step = 0
+            self.is_greedy_path_complete = False
+            
+            print(f"贪心搜索完成！")
+            print(f"收集资源数量: {result['resources_count']}")
+            print(f"资源总价值: {result['total_value']}")
+            print(f"移动步数: {result['total_moves']}")
+            print(f"路径长度: {len(self.greedy_path)}")
+            
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"贪心搜索失败: {e}")
+            return False
+    
+    def next_greedy_step(self):
+        """显示贪心路径的下一步"""
+        if not hasattr(self, 'greedy_path') or not self.greedy_path:
+            return False
+            
+        if self.greedy_step < len(self.greedy_path):
+            self.greedy_step += 1
+            if self.greedy_step >= len(self.greedy_path):
+                self.is_greedy_path_complete = True
+            return True
+        return False
+    
+    def reset_greedy_path(self):
+        """重置贪心路径显示"""
+        self.greedy_step = 0
+        self.is_greedy_path_complete = False
+    
+    def get_greedy_progress(self):
+        """获取贪心路径进度信息"""
+        if not hasattr(self, 'greedy_path') or not self.greedy_path:
+            return "贪心路径: 未生成"
+        
+        if hasattr(self, 'greedy_result'):
+            result = self.greedy_result
+            return (f"贪心路径: {self.greedy_step}/{len(self.greedy_path)} | "
+                   f"资源: {result['resources_count']} | "
+                   f"价值: {result['total_value']}")
+        else:
+            return f"贪心路径: {self.greedy_step}/{len(self.greedy_path)}"
+    
+    def _draw_greedy_path(self, screen, tile_size):
+        """绘制贪心算法路径"""
+        if not self.greedy_path:
+            return
+        
+        # 绘制已走过的路径
+        for i in range(min(self.greedy_step, len(self.greedy_path))):
+            y, x = self.greedy_path[i]
+            
+            # 绘制路径点
+            center = (x * tile_size + tile_size // 2, y * tile_size + tile_size // 2)
+            
+            # 起点用绿色圆圈
+            if i == 0:
+                pygame.draw.circle(screen, (0, 255, 0), center, tile_size // 4, 3)
+            # 当前位置用红色圆圈
+            elif i == self.greedy_step - 1:
+                pygame.draw.circle(screen, (255, 0, 0), center, tile_size // 4, 3)
+            # 其他位置用蓝色小圆点
+            else:
+                pygame.draw.circle(screen, (0, 0, 255), center, tile_size // 6)
+            
+            # 绘制路径连线
+            if i > 0:
+                prev_y, prev_x = self.greedy_path[i - 1]
+                prev_center = (prev_x * tile_size + tile_size // 2, prev_y * tile_size + tile_size // 2)
+                pygame.draw.line(screen, (100, 100, 255), prev_center, center, 2)
+        
+        # 如果有贪心算法结果，绘制收集的资源位置
+        if hasattr(self, 'greedy_result') and self.greedy_result:
+            for resource in self.greedy_result['collected_resources']:
+                pos_x, pos_y = resource['position']  # 注意：贪心算法返回的是(x, y)格式
+                center = (pos_x * tile_size + tile_size // 2, pos_y * tile_size + tile_size // 2)
+                
+                # 用金色圆圈标记已收集的资源
+                if resource['value'] > 0:
+                    pygame.draw.circle(screen, (255, 215, 0), center, tile_size // 3, 2)
+                else:
+                    pygame.draw.circle(screen, (255, 100, 100), center, tile_size // 3, 2)
+                
+                # 显示资源价值
+                font = pygame.font.SysFont(None, max(12, tile_size // 4))
+                value_text = font.render(str(resource['value']), True, (255, 255, 255))
+                text_rect = value_text.get_rect(center=center)
+                screen.blit(value_text, text_rect)
 

strict_3x3_greedy.py

@@ -0,0 +1,337 @@
+import copy
+from collections import deque
+
+class Strict3x3GreedyCollector:
+    """
+    严格的3x3视野贪心资源收集器
+    每次移动时只考虑3x3视野范围内的资源
+    如果视野内没有资源，则随机移动探索
+    """
+    
+    def __init__(self, maze, start_pos=None, end_pos=None):
+        """初始化收集器"""
+        self.original_maze = copy.deepcopy(maze)
+        self.maze = copy.deepcopy(maze)
+        self.rows = len(maze)
+        self.cols = len(maze[0]) if self.rows > 0 else 0
+        
+        # 寻找起始位置和目标位置
+        self.start_pos = start_pos or self._find_position('s')
+        self.end_pos = end_pos or self._find_position('e')
+        
+        if not self.start_pos:
+            raise ValueError("无法找到起始位置 's'")
+        if not self.end_pos:
+            raise ValueError("无法找到目标位置 'e'")
+            
+        self.current_pos = self.start_pos
+        self.path = [self.start_pos]
+        self.collected_resources = []
+        self.total_value = 0
+        self.visited_resources = set()
+        self.explored_positions = set([self.start_pos])
+        
+        print(f"严格3x3视野模式")
+        print(f"起始位置: {self.start_pos}")
+        print(f"目标位置: {self.end_pos}")
+    
+    def _find_position(self, target):
+        """寻找地图中指定字符的位置"""
+        for i in range(self.rows):
+            for j in range(self.cols):
+                if self.maze[i][j].lower() == target.lower():
+                    return (i, j)
+        return None
+    
+    def get_3x3_vision(self, pos):
+        """获取以pos为中心的3x3视野范围内的所有单元格"""
+        row, col = pos
+        vision = {}
+        
+        # 遍历3x3范围
+        for dr in range(-1, 2):
+            for dc in range(-1, 2):
+                new_row, new_col = row + dr, col + dc
+                
+                # 检查边界
+                if 0 <= new_row < self.rows and 0 <= new_col < self.cols:
+                    vision[(new_row, new_col)] = self.maze[new_row][new_col]
+        
+        return vision
+    
+    def get_adjacent_cells(self, pos):
+        """获取当前位置的上下左右四个相邻位置"""
+        row, col = pos
+        adjacent = []
+        
+        # 上下左右四个方向
+        directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]
+        
+        for dr, dc in directions:
+            new_row, new_col = row + dr, col + dc
+            
+            # 检查边界和可移动性
+            if (0 <= new_row < self.rows and 
+                0 <= new_col < self.cols and 
+                self.can_move_to((new_row, new_col))):
+                adjacent.append((new_row, new_col))
+        
+        return adjacent
+    
+    def can_move_to(self, pos):
+        """检查是否可以移动到指定位置"""
+        row, col = pos
+        cell = self.maze[row][col]
+        # 不能移动到墙壁
+        return cell != '1'
+    
+    def evaluate_resource_value(self, cell):
+        """评估资源的价值"""
+        if cell.startswith('g'):
+            try:
+                return int(cell[1:])
+            except ValueError:
+                return 0
+        elif cell.startswith('t'):
+            try:
+                return -int(cell[1:])
+            except ValueError:
+                return 0
+        else:
+            return 0
+    
+    def find_best_resource_in_3x3_vision(self):
+        """
+        严格在3x3视野范围内找到价值最高的资源
+        
+        Returns:
+            tuple: (最佳资源位置, 资源价值) 或 (None, 0)
+        """
+        vision = self.get_3x3_vision(self.current_pos)
+        
+        best_pos = None
+        best_value = float('-inf')
+        
+        for pos, cell in vision.items():
+            # 跳过已访问的资源
+            if pos in self.visited_resources:
+                continue
+            
+            # 跳过当前位置
+            if pos == self.current_pos:
+                continue
+            
+            # 跳过不可移动的位置
+            if not self.can_move_to(pos):
+                continue
+            
+            # 检查是否可以直接到达（相邻位置）
+            if pos not in self.get_adjacent_cells(self.current_pos):
+                continue
+            
+            # 检查是否为资源
+            value = self.evaluate_resource_value(cell)
+            if value != 0 and value > best_value:
+                best_value = value
+                best_pos = pos
+        
+        return best_pos, best_value if best_pos else 0
+    
+    def find_exploration_target(self):
+        """
+        当视野内没有资源时，寻找探索目标
+        优先选择未探索过的位置
+        """
+        adjacent = self.get_adjacent_cells(self.current_pos)
+        
+        # 优先选择未探索的位置
+        unexplored = [pos for pos in adjacent if pos not in self.explored_positions]
+        if unexplored:
+            return unexplored[0]  # 选择第一个未探索的位置
+        
+        # 如果所有相邻位置都探索过，选择任意一个
+        if adjacent:
+            return adjacent[0]
+        
+        return None
+    
+    def collect_resource(self, pos):
+        """收集指定位置的资源"""
+        row, col = pos
+        cell = self.maze[row][col]
+        value = self.evaluate_resource_value(cell)
+        
+        if value != 0:
+            self.collected_resources.append({
+                'position': pos,
+                'type': cell,
+                'value': value
+            })
+            self.total_value += value
+            self.visited_resources.add(pos)
+            
+            print(f"收集资源: 位置{pos}, 类型{cell}, 价值{value}, 总价值{self.total_value}")
+    
+    def run_strict_3x3_collection(self, max_moves=1000):
+        """
+        运行严格3x3视野贪心资源收集算法
+        
+        Args:
+            max_moves: 最大移动步数，防止无限循环
+        
+        Returns:
+            dict: 包含路径、收集的资源等信息
+        """
+        print("\\n开始严格3x3视野贪心资源收集...")
+        
+        moves = 0
+        stuck_count = 0  # 连续无法找到资源的次数
+        max_stuck = 20   # 最大连续无资源次数
+        
+        while moves < max_moves and stuck_count < max_stuck:
+            moves += 1
+            
+            # 在3x3视野内寻找最佳资源
+            best_resource_pos, best_value = self.find_best_resource_in_3x3_vision()
+            
+            if best_resource_pos is not None:
+                print(f"第{moves}步: 发现视野内资源 位置{best_resource_pos}, 价值{best_value}")
+                
+                # 移动到资源位置并收集
+                self.current_pos = best_resource_pos
+                self.path.append(best_resource_pos)
+                self.explored_positions.add(best_resource_pos)
+                self.collect_resource(best_resource_pos)
+                
+                stuck_count = 0  # 重置无资源计数
+            else:
+                # 视野内没有资源，进行探索性移动
+                exploration_target = self.find_exploration_target()
+                
+                if exploration_target:
+                    print(f"第{moves}步: 视野内无资源，探索移动到 {exploration_target}")
+                    self.current_pos = exploration_target
+                    self.path.append(exploration_target)
+                    self.explored_positions.add(exploration_target)
+                    stuck_count += 1
+                else:
+                    print(f"第{moves}步: 无法进行任何移动，结束收集")
+                    break
+        
+        if moves >= max_moves:
+            print(f"达到最大移动步数 {max_moves}，结束收集")
+        elif stuck_count >= max_stuck:
+            print(f"连续 {max_stuck} 步未找到资源，结束收集")
+        
+        print("严格3x3视野资源收集完成！")
+        return self.get_collection_result()
+    
+    def get_collection_result(self):
+        """获取收集结果"""
+        return {
+            'path': self.path.copy(),
+            'collected_resources': self.collected_resources.copy(),
+            'total_value': self.total_value,
+            'total_moves': len(self.path) - 1,
+            'resources_count': len(self.collected_resources),
+            'start_pos': self.start_pos,
+            'end_pos': self.end_pos,
+            'final_pos': self.current_pos,
+            'explored_positions': len(self.explored_positions)
+        }
+    
+    def print_result_summary(self):
+        """打印收集结果摘要"""
+        result = self.get_collection_result()
+        
+        print("\\n=== 严格3x3视野贪心收集结果摘要 ===")
+        print(f"起始位置: {result['start_pos']}")
+        print(f"最终位置: {result['final_pos']}")
+        print(f"总移动步数: {result['total_moves']}")
+        print(f"探索位置数: {result['explored_positions']}")
+        print(f"收集资源数量: {result['resources_count']}")
+        print(f"资源总价值: {result['total_value']}")
+        
+        print("\\n收集的资源详情:")
+        for i, resource in enumerate(result['collected_resources'], 1):
+            print(f"  {i}. 位置{resource['position']}: {resource['type']} (价值: {resource['value']})")
+        
+        # 显示路径的关键点
+        path_points = result['path']
+        if len(path_points) <= 10:
+            path_str = ' -> '.join(map(str, path_points))
+        else:
+            path_str = f"{path_points[0]} -> ... -> {path_points[-1]} (共{len(path_points)}个位置)"
+        print(f"\\n移动路径: {path_str}")
+    
+    def visualize_path_on_maze(self):
+        """在迷宫上可视化移动路径"""
+        visual_maze = copy.deepcopy(self.original_maze)
+        
+        # 标记路径
+        for i, pos in enumerate(self.path):
+            row, col = pos
+            if pos == self.start_pos:
+                visual_maze[row][col] = 'S'  # 起点
+            elif pos in [r['position'] for r in self.collected_resources]:
+                # 已收集的资源位置
+                visual_maze[row][col] = '*'
+            elif i == len(self.path) - 1:
+                # 最终位置
+                visual_maze[row][col] = 'F'
+            else:
+                # 路径点
+                visual_maze[row][col] = '.'
+        
+        return visual_maze
+    
+    def print_visual_maze(self):
+        """打印可视化的迷宫"""
+        visual_maze = self.visualize_path_on_maze()
+        
+        print("\\n=== 严格3x3视野路径可视化迷宫 ===")
+        print("S: 起点, F: 终点, *: 已收集资源, .: 路径")
+        for row in visual_maze:
+            print(' '.join(f"{cell:>2}" for cell in row))
+
+
+def compare_algorithms():
+    """比较不同算法的效果"""
+    
+    # 创建一个更大的示例迷宫
+    demo_maze = [
+        ['s', '0', 'g5', '1', 't3', '0', 'g8'],
+        ['0', '1', '0', '0', 'g2', '1', '0'],
+        ['g3', '0', '1', 't2', '0', '0', 'g6'],
+        ['0', 't1', '0', '0', 'g4', '1', '0'],
+        ['1', '0', 'g1', '0', '0', '0', 't5'],
+        ['0', 'g7', '0', '1', '0', 'g9', '0'],
+        ['t4', '0', '0', '0', '1', '0', 'e']
+    ]
+    
+    print("=== 算法比较演示 ===")
+    print("迷宫说明:")
+    print("  s: 起点, e: 终点")
+    print("  g数字: 金币资源 (正收益)")
+    print("  t数字: 陷阱资源 (负收益)")
+    print("  0: 可通行路径, 1: 墙壁")
+    print("\\n原始迷宫:")
+    for row in demo_maze:
+        print(' '.join(f"{cell:>2}" for cell in row))
+    
+    print("\\n" + "="*60)
+    print("严格3x3视野贪心算法:")
+    print("="*60)
+    
+    # 运行严格3x3视野算法
+    strict_collector = Strict3x3GreedyCollector(demo_maze)
+    strict_result = strict_collector.run_strict_3x3_collection()
+    strict_collector.print_result_summary()
+    strict_collector.print_visual_maze()
+    
+    return strict_collector, strict_result
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 运行比较演示
+    strict_collector, strict_result = compare_algorithms()

tanxin.py

@@ -1,8 +1,8 @@
 import math
 from maze import *
 import math
-
+import copy
-import math
+from collections import deque
 
 
 class GreedyPlayer:
@@ -173,7 +173,338 @@ class GreedyPlayer:
         return self.total_reward
 
 
+class Greedy3x3ResourceCollector:
+    """
+    基于3x3视野的贪心资源收集器
+    每次移动时选择3x3视野范围内最高价值的资源
+    只能进行上下左右移动
+    """
 
+    def __init__(self, map_data, start=None, end=None):
+        """
+        初始化3x3视野贪心资源收集器
+
+        Args:
+            map_data: 迷宫地图，2D列表 (注意：这里是[y][x]格式)
+            start: 起始位置 (x, y)，如果为None则自动寻找
+            end: 目标位置 (x, y)，如果为None则自动寻找
+        """
+        self.original_map = copy.deepcopy(map_data)
+        self.map_data = copy.deepcopy(map_data)
+        self.rows = len(map_data)
+        self.cols = len(map_data[0]) if self.rows > 0 else 0
+
+        # 寻找起始位置和目标位置
+        self.start = start or self._find_position('s')
+        self.end = end or self._find_position('e')
+
+        if not self.start:
+            raise ValueError("无法找到起始位置 's'")
+        if not self.end:
+            raise ValueError("无法找到目标位置 'e'")
+
+        self.current_pos = self.start
+        self.path = [self.start]
+        self.collected_resources = []
+        self.total_value = 0
+        self.visited_resources = set()
+        self.explored_positions = set([self.start])
+
+        print(f"3x3视野贪心算法初始化")
+        print(f"起始位置: {self.start}")
+        print(f"目标位置: {self.end}")
+
+    def _find_position(self, target):
+        """寻找地图中指定字符的位置，返回(x, y)格式"""
+        for y in range(self.rows):
+            for x in range(self.cols):
+                if self.map_data[y][x].lower() == target.lower():
+                    return (x, y)
+        return None
+
+    def get_3x3_vision(self, pos):
+        """
+        获取以pos为中心的3x3视野范围内的所有单元格
+
+        Args:
+            pos: 当前位置 (x, y)
+
+        Returns:
+            dict: {(x, y): cell_value} 形式的字典
+        """
+        x, y = pos
+        vision = {}
+
+        # 遍历3x3范围
+        for dx in range(-1, 2):
+            for dy in range(-1, 2):
+                new_x, new_y = x + dx, y + dy
+
+                # 检查边界
+                if 0 <= new_x < self.cols and 0 <= new_y < self.rows:
+                    vision[(new_x, new_y)] = self.map_data[new_y][new_x]
+
+        return vision
+
+    def get_adjacent_cells(self, pos):
+        """
+        获取当前位置的上下左右四个相邻位置
+
+        Args:
+            pos: 当前位置 (x, y)
+
+        Returns:
+            list: 可移动的相邻位置列表
+        """
+        x, y = pos
+        adjacent = []
+
+        # 上下左右四个方向
+        directions = [(0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)]  # 上、下、左、右
+
+        for dx, dy in directions:
+            new_x, new_y = x + dx, y + dy
+
+            # 检查边界和可移动性
+            if (0 <= new_x < self.cols and
+                0 <= new_y < self.rows and
+                self.can_move_to((new_x, new_y))):
+                adjacent.append((new_x, new_y))
+
+        return adjacent
+
+    def can_move_to(self, pos):
+        """
+        检查是否可以移动到指定位置
+
+        Args:
+            pos: 目标位置 (x, y)
+
+        Returns:
+            bool: 是否可以移动
+        """
+        x, y = pos
+        cell = self.map_data[y][x]
+
+        # 不能移动到墙壁
+        if cell == '1':
+            return False
+
+        return True
+
+    def evaluate_resource_value(self, cell):
+        """
+        评估资源的价值
+
+        Args:
+            cell: 单元格内容
+
+        Returns:
+            int: 资源价值，正数表示收益，负数表示损失
+        """
+        if cell.startswith('g'):
+            # 金币资源，提取数值
+            try:
+                return int(cell[1:])
+            except ValueError:
+                return 0
+        elif cell.startswith('t'):
+            # 陷阱资源，提取数值并取负
+            try:
+                return -int(cell[1:])
+            except ValueError:
+                return 0
+        else:
+            # 其他类型单元格没有资源价值
+            return 0
+
+    def find_best_resource_in_3x3_vision(self):
+        """
+        在3x3视野范围内找到价值最高的可到达资源
+
+        Returns:
+            tuple: (最佳资源位置, 资源价值) 或 (None, 0)
+        """
+        vision = self.get_3x3_vision(self.current_pos)
+
+        best_pos = None
+        best_value = float('-inf')
+
+        # 首先尝试找正价值资源
+        for pos, cell in vision.items():
+            # 跳过已访问的资源
+            if pos in self.visited_resources:
+                continue
+
+            # 跳过当前位置
+            if pos == self.current_pos:
+                continue
+
+            # 跳过不可移动的位置
+            if not self.can_move_to(pos):
+                continue
+
+            # 检查是否可以直接到达（相邻位置）
+            if pos not in self.get_adjacent_cells(self.current_pos):
+                continue
+
+            # 检查是否为资源
+            value = self.evaluate_resource_value(cell)
+            if value > 0 and value > best_value:  # 优先选择正价值资源
+                best_value = value
+                best_pos = pos
+
+        # 如果没有正价值资源，考虑负价值资源（选择损失最小的）
+        if best_pos is None:
+            for pos, cell in vision.items():
+                if pos in self.visited_resources or pos == self.current_pos:
+                    continue
+                if not self.can_move_to(pos):
+                    continue
+                if pos not in self.get_adjacent_cells(self.current_pos):
+                    continue
+
+                value = self.evaluate_resource_value(cell)
+                if value < 0 and value > best_value:  # 选择损失最小的陷阱
+                    best_value = value
+                    best_pos = pos
+
+        return best_pos, best_value if best_pos else 0
+
+    def find_exploration_target(self):
+        """
+        当视野内没有资源时，寻找探索目标
+        优先选择未探索过的位置
+        """
+        adjacent = self.get_adjacent_cells(self.current_pos)
+
+        # 优先选择未探索的位置
+        unexplored = [pos for pos in adjacent if pos not in self.explored_positions]
+        if unexplored:
+            return unexplored[0]  # 选择第一个未探索的位置
+
+        # 如果所有相邻位置都探索过，选择任意一个
+        if adjacent:
+            return adjacent[0]
+
+        return None
+
+    def collect_resource(self, pos):
+        """
+        收集指定位置的资源
+
+        Args:
+            pos: 资源位置 (x, y)
+        """
+        x, y = pos
+        cell = self.map_data[y][x]
+        value = self.evaluate_resource_value(cell)
+
+        if value != 0:
+            self.collected_resources.append({
+                'position': pos,
+                'type': cell,
+                'value': value
+            })
+            self.total_value += value
+            self.visited_resources.add(pos)
+
+            print(f"收集资源: 位置{pos}, 类型{cell}, 价值{value}, 总价值{self.total_value}")
+
+    def run_3x3_greedy_collection(self, max_moves=1000):
+        """
+        运行3x3视野贪心资源收集算法
+
+        Args:
+            max_moves: 最大移动步数，防止无限循环
+
+        Returns:
+            dict: 包含路径、收集的资源等信息
+        """
+        print("\\n开始3x3视野贪心资源收集...")
+
+        moves = 0
+        stuck_count = 0  # 连续无法找到资源的次数
+        max_stuck = 20   # 最大连续无资源次数
+
+        while moves < max_moves and stuck_count < max_stuck:
+            moves += 1
+
+            # 在3x3视野内寻找最佳资源
+            best_resource_pos, best_value = self.find_best_resource_in_3x3_vision()
+
+            if best_resource_pos is not None:
+                print(f"第{moves}步: 发现视野内资源 位置{best_resource_pos}, 价值{best_value}")
+
+                # 移动到资源位置并收集
+                self.current_pos = best_resource_pos
+                self.path.append(best_resource_pos)
+                self.explored_positions.add(best_resource_pos)
+                self.collect_resource(best_resource_pos)
+
+                stuck_count = 0  # 重置无资源计数
+            else:
+                # 视野内没有资源，进行探索性移动
+                exploration_target = self.find_exploration_target()
+
+                if exploration_target:
+                    print(f"第{moves}步: 视野内无资源，探索移动到 {exploration_target}")
+                    self.current_pos = exploration_target
+                    self.path.append(exploration_target)
+                    self.explored_positions.add(exploration_target)
+                    stuck_count += 1
+                else:
+                    print(f"第{moves}步: 无法进行任何移动，结束收集")
+                    break
+
+        if moves >= max_moves:
+            print(f"达到最大移动步数 {max_moves}，结束收集")
+        elif stuck_count >= max_stuck:
+            print(f"连续 {max_stuck} 步未找到资源，结束收集")
+
+        print("3x3视野资源收集完成！")
+        return self.get_collection_result()
+
+    def get_collection_result(self):
+        """获取收集结果"""
+        return {
+            'path': self.path.copy(),
+            'collected_resources': self.collected_resources.copy(),
+            'total_value': self.total_value,
+            'total_moves': len(self.path) - 1,
+            'resources_count': len(self.collected_resources),
+            'start_pos': self.start,
+            'end_pos': self.end,
+            'final_pos': self.current_pos,
+            'explored_positions': len(self.explored_positions)
+        }
+
+    def get_path(self):
+        """返回路径，转换为(y, x)格式以兼容现有代码"""
+        # 将(x, y)格式的路径转换为(y, x)格式
+        return [(y, x) for (x, y) in self.path]
+
+    def get_total_reward(self):
+        """返回总收益"""
+        return self.total_value
+
+    def add_path_to_map(self):
+        """在地图上标记路径"""
+        marked_map = [row.copy() for row in self.map_data]
+
+        # 标记路径点
+        for i, (x, y) in enumerate(self.path):
+            if marked_map[y][x] == 's':
+                marked_map[y][x] = 'S'  # 标记起点
+            elif marked_map[y][x] == 'e':
+                marked_map[y][x] = 'E'  # 标记终点
+            elif (x, y) in [r['position'] for r in self.collected_resources]:
+                marked_map[y][x] = '*'  # 标记已收集资源
+            else:
+                marked_map[y][x] = '.'  # 标记路径点
+
+        self.marked_map = marked_map
+        return marked_map
 
 
 # 使用示例
@@ -191,19 +522,95 @@ def main():
     map_data = obj.read_csv()
     see = MazeGenerator(1,filename ='demo.csv')
     see.read_from_csv()
+    print("=== 原始迷宫 ===")
     see.print_maze()
+    
+    print("\\n" + "="*60)
+    print("使用传统贪心算法:")
+    print("="*60)
     player = GreedyPlayer(map_data)
     player.find_path()
     see.maze = player.marked_map
     see.print_maze()
+    print(f"传统贪心算法总收益: {player.get_total_reward()}")
+    
+    print("\\n" + "="*60)
+    print("使用3x3视野贪心算法:")
+    print("="*60)
+    # 使用新的3x3视野算法
+    greedy_3x3 = Greedy3x3ResourceCollector(map_data)
+    result = greedy_3x3.run_3x3_greedy_collection()
+    
+    # 显示结果
+    see.maze = greedy_3x3.add_path_to_map()
+    see.print_maze()
+    
+    print(f"\\n3x3视野算法结果:")
+    print(f"  总移动步数: {result['total_moves']}")
+    print(f"  收集资源数量: {result['resources_count']}")
+    print(f"  资源总价值: {result['total_value']}")
+    print(f"  探索位置数: {result['explored_positions']}")
+    
+    print("\\n收集的资源详情:")
+    for i, resource in enumerate(result['collected_resources'], 1):
+        print(f"  {i}. 位置{resource['position']}: {resource['type']} (价值: {resource['value']})")
 
 
+def demo_3x3_greedy():
+    """演示3x3视野贪心算法"""
+    
+    # 创建一个示例迷宫
+    demo_maze = [
+        ['s', '0', 'g5', '1', 't3'],
+        ['0', '1', '0', '0', 'g2'],
+        ['g3', '0', '1', 't2', '0'],
+        ['0', 't1', '0', '0', 'g4'],
+        ['1', '0', 'g1', '0', 'e']
+    ]
+    
+    print("=== 3x3视野贪心算法演示 ===")
+    print("迷宫说明:")
+    print("  s: 起点, e: 终点")
+    print("  g数字: 金币资源 (正收益)")
+    print("  t数字: 陷阱资源 (负收益)")
+    print("  0: 可通行路径, 1: 墙壁")
+    print("\\n原始迷宫:")
+    for row in demo_maze:
+        print(' '.join(f"{cell:>2}" for cell in row))
+    
+    # 使用3x3视野贪心算法
+    collector = Greedy3x3ResourceCollector(demo_maze)
+    result = collector.run_3x3_greedy_collection()
+    
+    # 显示标记后的迷宫
+    marked_maze = collector.add_path_to_map()
+    print("\\n标记路径后的迷宫:")
+    print("S: 起点, E: 终点, *: 已收集资源, .: 路径")
+    for row in marked_maze:
+        print(' '.join(f"{cell:>2}" for cell in row))
+    
+    print(f"\\n算法结果:")
+    print(f"  总移动步数: {result['total_moves']}")
+    print(f"  收集资源数量: {result['resources_count']}")
+    print(f"  资源总价值: {result['total_value']}")
+    
+    return collector, result
 
 
 
 
 if __name__ == "__main__":
-    main()
+    # 运行演示
+    print("选择运行模式:")
+    print("1. 完整迷宫生成和算法比较")
+    print("2. 简单3x3视野算法演示")
+    
+    choice = input("请输入选择 (1 或 2，默认为 2): ").strip()
+    
+    if choice == "1":
+        main()
+    else:
+        demo_3x3_greedy()