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# -*- coding：utf-8 -*-

# &Author AnFany

# 引入库

from matplotlib import colors as mcolors

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from pylab import mpl # 作图显示中文

import os

os.chdir(r'C:\Users\GWT9\Desktop')

# 题目和关键词对应关系字典

problem_dict = {'s': '数独', 'n': '八皇后', 'h': '汉诺塔', 'd': '二十四点', 'm': '幻方', 'p': '完美迷宫', 'c': '凸包',

'b': '七桥', 'o': '一笔画完', 'a': '变态曲线', 't': '旅行商', 'e': '爱因斯坦问题', 'f': '分形',

'r': '八人过河', 'w': '十五数码', 'z': '华容道', 'l': '生命游戏'}

method_dict = {'s': '回溯', 'n': '回溯', 'h': '公式', 'd': '正则', 'm': '公式', 'p': '普里姆算法', 'c': '葛立恒扫描法',

'b': '弗罗莱算法', 'o': '深度、广度优先搜索', 'a': '积分与极限', 't': '遗传算法', 'e': '逻辑与回溯', 'f': '绘图',

'r': '状态空间', 'w': '迭代加深启发', 'z': '广度优先搜索', 'l': '二维细胞自动机'}

# 选择颜色中比较重的

line_color = np.array([hco for hco in list(mcolors.cnames.keys()) if hco not

in ['k', 'w', 'whitesmoke', 'floarwhite', 'aliceblue',

'black', 'seashell', 'ivory', 'ghostwhite', 'beige', 'snow',

'white', 'gainsboro', 'mistyrose', 'peachpuff', 'linen', 'palegreen',

'honeydew', 'lightgoldenrodyellow', 'lightyellow', 'palegoldenrod',

'khaki', 'lemonchiffon', 'cornsilk', 'floralwhite', 'oldlace',

'wheat', 'moccasin', 'papayawhip', 'blanchedalmond', 'navajowhite',

'antiquewhite', 'bisque', 'mintcream', 'aquamarine', 'azure', 'lightcyan',

'paleturquoise', 'lavender', 'thistle', 'pink', 'lightpink', 'lavenderblush',

'aliceblue', 'lightblue', 'powderblue', 'plum', 'lightgray', 'lightgrey',

'silver', 'yellow', 'gold', 'greenyellow', 'chartreuse', 'lawngreen']])

def get_y_number(p_dict):

"""

根据题目的个数，得到随机的纵坐标系列。

:param p_dict: 题目字典

:return: 随机的纵坐标系列

"""

y_num_list = np.linspace(1.5, len(p_dict) + 0.5, len(p_dict))

np.random.shuffle(y_num_list)

return y_num_list

# 绘制图片

def figure(p_dict, m_dict, c=line_color, m_n=4):

"""

根据题目字典以及方法字典绘制图片

:param p_dict: 题目字典

:param m_dict: 方法字典

:param c: 可以选择的颜色

:param m_n: 移动的步数

:return: 图片

"""

p_y = get_y_number(p_dict) # 题目的纵坐标序列

m_y = get_y_number(p_dict) # 方法的纵坐标系列

key_list = list(problem_dict.keys()) # 题目的关键词序列

plt.figure(figsize=(8, 6)) # 绘图

plt.xlim(0, len(p_dict) + 2)

plt.ylim(0, len(p_dict) + 2)

plt.axis('off')

# 设置字体

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

# 保证题目是不一样的颜色

c_p_list = []

# 得到关键词和颜色的对应字典

key_c_dict = {}

# 获得位置与方法的字典

a_method_dict = {}

for h in range(len(key_list)):

# 添加题目

c_p = np.random.choice([f for f in c if f not in c_p_list], 1)[0]

c_p_list.append(c_p)

plt.text(1 - len(p_dict[key_list[h]]) / 2 * 0.45, p_y[h], p_dict[key_list[h]], color=c_p, size=13)

# 添加字典

key_c_dict[h] = c_p

# 保证方法和题目的颜色是对应的

plt.text(5 - len(m_dict[key_list[h]]) / 2 * 0.45, m_y[h], m_dict[key_list[h]], color=c_p, size=13)

a_method_dict[m_y[h]] = key_list[h]

# 按照所给字母的移动顺序确定关键词的顺序

# 按照字典键的从小到大顺序得到关键词的顺序

s_dict = sorted(a_method_dict.items(), key=lambda x: x[0], reverse=True)

s_key_list = [k[1] for k in s_dict]

# 按照移动的顺序获得新的次序列表

new_list = s_key_list.copy()

for index, value in enumerate(s_key_list):

new_list[(index + m_n) % len(new_list)] = value

# 添加关键词

for k in range(len(s_dict)):

plt.text(9, s_dict[k][0], new_list[k], color='k', size=13)

plt.text(1 - 2 * 0.45, len(p_dict) + 1.5, '趣味谜题', size=15, color='k')

plt.text(5 - 2 * 0.45, len(p_dict) + 1.5, '解题算法', size=15, color='k')

plt.text(9 - 1.5 * 0.45, len(p_dict) + 1.5, '关键词', size=15, color='k')

plt.plot([0, len(p_dict)-2], [len(p_dict)+1.2, len(p_dict)+1.2], c='k', lw=3)

fu = '\downarrow' * m_n

plt.text(len(p_dict)-1, len(p_dict)-1, '提示：\n\n(1)RGB' + '\n' + r'$(2)%s$' % fu, size=12,

color=(152/255, 35/255, 156/3255))

plt.savefig(r'.\puzzle.png')

plt.show()

figure(problem_dict, method_dict)