Lựa chọn quyền riêng tư của bạn

KiwiBee sử dụng cookie tùy chọn của Google Analytics, Google Ads và Meta Pixel để hiểu khách truy cập là người lớn, đo lường số lượt đăng ký hoàn tất và cải thiện các chiến dịch. Cookie thiết yếu luôn được bật. Pixel quảng cáo ChatGPT của OpenAI cũng đo lượt xem trang và yêu cầu đã gửi sau khi bạn đồng ý quảng cáo, và có thể dùng thông tin liên hệ đã băm để đối sánh. Chính sách quyền riêng tư

Chuyển đến nội dung chính

Mê cung tìm đường

Giới thiệu mô phỏng này

Mô phỏng này cho phép học sinh xem ba thuật toán tìm đường tìm kiếm trong mê cung. Các ô đã khám phá chuyển màu xanh lam, biên là màu hổ phách, và đường đi cuối cùng phát sáng màu xanh lá. Học sinh chọn A sao, Dijkstra hoặc BFS, thay đổi tốc độ, bật hoặc tắt bùn tốn kém và tạo mê cung mới. Các chỉ số hiển thị số nút đã khám phá, độ dài đường đi và chi phí đường đi. Khi bật bùn, BFS tìm đường ngắn nhất về số bước nhưng không rẻ nhất, còn A sao khám phá ít ô hơn nhiều. Mô phỏng hữu ích cho các bài tin học về thuật toán và các đánh đổi.

Học sinh có thể khám phá điều gì

  • Chạy A* trên mê cung và ghi nhận Số nút đã khám phá, Độ dài đường đi và Chi phí đường đi.
  • Đổi Thuật toán sang Dijkstra rồi sang BFS trên cùng một mê cung và so sánh ba chỉ số.
  • Tắt Bùn (chi phí 3) và xem liệu ba đường có chi phí bằng nhau không.
  • Nhấn Mê cung mới và dự đoán thuật toán nào sẽ khám phá nhiều ô nhất.
  • Giảm Bước/s xuống để xem vùng xanh lam đã khám phá và biên màu hổ phách lan rộng ra sao.

Mục tiêu học tập

  1. 1So sánh cách BFS, Dijkstra và A sao khám phá một mê cung.
  2. 2Giải thích sự khác nhau giữa đường ngắn nhất và đường rẻ nhất.
  3. 3Mô tả cách heuristic giúp A sao khám phá ít ô hơn.
  4. 4Dùng số ô đã khám phá để đánh giá hiệu quả của một thuật toán.

Câu hỏi giáo viên thường đặt ra

Mô phỏng này có miễn phí không?

Có. Miễn phí và chạy trên mọi trình duyệt hiện đại, kể cả bảng trắng và máy tính bảng, không cần đăng ký.

Vì sao BFS đôi khi tìm được đường tốn kém hơn?

BFS đếm số bước và bỏ qua chi phí địa hình, nên nó tìm đường có ít bước nhất. Khi bùn tốn chi phí hơn để đi qua, đường ít bước nhất có thể tốn hơn đường mà Dijkstra và A sao tìm được.

Vì sao A sao khám phá ít ô hơn?

A sao cộng thêm một ước lượng quãng đường còn lại tới đích, ở đây là khoảng cách Manhattan. Điều này khiến nó ưu tiên các ô dẫn về phía đích, trong khi vẫn tìm được đường rẻ nhất.

Làm thế nào để sử dụng mô phỏng tìm đường?

Chọn một Thuật toán, đặt Bước/s và bật hoặc tắt Bùn. Nhấn Mê cung mới để bắt đầu lại, rồi so sánh Số nút đã khám phá, Độ dài đường đi và Chi phí đường đi.

Nhúng mô phỏng này

Đặt vào hệ thống học tập, blog hoặc trang lớp của bạn — miễn phí.

<iframe src="https://kiwibee.io/vn/simulations/pathfinding-maze-3d-simulation/embed" title="Mê cung tìm đường | KiwiBee" loading="lazy" allowfullscreen style="width:100%;height:min(70vh,620px);min-height:420px;border:0;border-radius:16px"></iframe>

Tiếp tục khám phá

Mang khoa học tương tác vào lớp học của bạn

Không gian giáo viên miễn phí của KiwiBee gộp soạn bài, phiếu bài tập, công cụ lớp học và sổ điểm vào cùng một nơi.

Bắt đầu miễn phí và tạo lớp học đầu tiên

hoặc khám phá không gian giáo viên →