我一直觉着，现在市面上那些做迷宫的或者做地穴的，来来回回就是那么几套算法，要么是朴实无华的回溯法画墙，要么就是简单的细胞自动机铺路。这跑出来的地图，一眼就能看出是个啥路子，一点意思都没有。
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复杂的想法与最初的挑战
这回搞的“MazeCave最新”这个东西，我的想法就是把这两套路子给硬捏到一块儿去。就是要它既有迷宫那种严谨到逼死强迫症的路径结构，又得有洞穴那种天然、粗犷、随机的视觉效果。我信心满满，觉得不就是先跑一遍细胞自动机，把大体地貌铺出来，然后把开放的地面部分当成图结构，再扔进去一个 Kruskal 算法（就是最小生成树那个东西）生成迷宫路径嘛听着简单，干起来真是要命。
我立马动手，拉出了以前写的那套用 Python 写的生成器，把基本配置搞定。最初的版本，我先设定了一个 100x100 的二维网格，然后用随机数塞满了墙和空地。就是经典的“邻居投票法”——细胞自动机跑五次，把那些零散的墙角和孤立的空地全都给抹平了，这样跑出来的地图，洞穴的样子倒是有了，圆润了不少。
但问题紧接着就来了。当我在这些洞穴地板上强行植入迷宫算法时，结果跑出来一堆零碎的、孤立的小迷宫。它们各自成体系，但是互相不通，地图虽然大了，但玩家实际能走动的区域可能只有 30%。我试着调整了自动机的参数，想让洞穴连接得更密实一点，但一旦连接度高了，洞穴就变成了大开间，迷宫的意义又没了。
实践中的巨大转折与契机
我当时在那儿吭哧吭哧搞这个东西，已经快一个礼拜没怎么睡好觉了，脑子里全是地图和像素点。那时候，我正在一家挺大的外包公司里做主程，手底下管着三条产品线。这个 MazeCave，是我准备偷偷给一个独立游戏工作室做的副业，想着能多挣点零花钱，毕竟家里那口子刚生完二胎，花钱的地方铺天盖地的。
项目到第三个星期，当我正准备放弃 Kruskal 算法，换成 A 寻路配合路径裁剪的时候，公司突然出事了。说白了，就是接了个大项目，钱没到位，结果项目快结束了，甲方突然跳出来说我们偷工减料，要求按合同赔付三倍违约金。我被领导抓过去，没日没夜地给项目做审计，打印了几千页的代码记录，拉着团队天天开会，整整两个月，我简直活在地狱里，完全没时间顾及那个副业。
官司虽然赢了，但是公司内部也元气大伤，领导层为了甩锅，直接把我们整个技术中台部门给砍了。那天，我坐在咖啡馆里，手里拿着被辞退的通知，心里比地图里那些孤立的迷宫还要迷茫。我为公司干了五年，连轴转了两个月，换来的是一张薄薄的裁员单。
气得我直接把笔记本砸在了桌上（当然是夸张说法，没真砸），我当时就想：TMD，与其给别人当牛做马，不如把自己的东西彻底搞出来。那份被强行中断的 MazeCave，就成了我发泄和证明自己的唯一出口。
彻底的重构与算法融合
我马上回家，重新定位了整个项目。这回我不再追求连接度，而是追求稀疏度和可控性。我最终敲定的流程是：
- 第一步：细胞自动机预处理。 还是跑五遍，但这回我把“存活率”（空地比例）调整得非常低，大概在 35% 左右，这样跑出来的都是一些狭窄、曲折的天然通道。
- 第二步：大区域识别与标记。 我写了个 DFS 深度优先搜索，把所有连通的大片空旷区域识别出来，给它们打上 ID。
- 第三步：核心路径桥接。 这是最关键的步骤。我强行在这些被隔离的区域之间，使用回溯寻路法，随机挖出几条宽 3 格的“桥梁”，将所有区域连成一个整体。这些桥梁就是未来迷宫的主干道。
- 第四步：精细化迷宫填充。 在那些大开间里，我再精细地部署迷宫生成算法，用墙壁进行分割。但是只在那些宽度超过 5 格的地方才工作，保证了迷宫不会太拥挤。
这一套流程下来，地图出来就完全不一样了。它保留了洞穴的自然感，同时通过人工桥接和局部迷宫填充，保证了地图 100% 可达，而且结构复杂到让人头疼。现在回头看，如果不是那场变故把我从螺丝钉的位置上踢下来，我可能永远都没有决心去钻研这种费力不讨好的混合生成方式。我现在每天在家鼓捣这些代码，虽然挣得不多，但踏实。
