Projets : structure par projet (jeu_de_la_vie, labyrinthe, mastermind, wator)

Projets/labyrinthe/JALONS.md

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+# Jalons — Labyrinthe
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+> Progression suggérée sur ~10 séances (septembre → février)
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+## Phase 1 — Modélisation (Séances 1-2)
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+**Objectif :** Représenter un labyrinthe en Python.
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+- Étudier la classe `Maze` dans `../src/maze.py` : comment est codé le labyrinthe ? Quelles méthodes sont disponibles ?
+- Choisir une représentation : dictionnaire `{cellule: [voisins accessibles]}` ou grille 2D avec murs
+- Écrire `creer_grille(n, m)` → grille n×m avec tous les murs fermés
+- Écrire `afficher(grille)` → affichage terminal avec `+`, `-`, `|`, ` `
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+**Exemple de représentation :**
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+|     |  |
++  +--+  +
+|  |     |
++--+--+--+
+```
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+## Phase 2 — Génération (Séances 3-4)
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+**Objectif :** Générer un labyrinthe parfait aléatoirement.
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+**Algorithme DFS récursif (backtracking) :**
+1. Partir d'une cellule aléatoire, la marquer comme visitée
+2. Choisir aléatoirement un voisin non visité
+3. Supprimer le mur entre les deux cellules
+4. Appeler récursivement depuis le voisin
+5. Si aucun voisin non visité : revenir en arrière (backtrack)
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+- Implémenter `generer_dfs(grille, cellule)` de manière récursive
+- Tester sur un labyrinthe 5×5, puis 20×20
+- Observer : le labyrinthe est-il toujours parfait (sans cycle) ?
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+## Phase 3 — Résolution (Séances 5-6)
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+**Objectif :** Trouver le chemin de l'entrée à la sortie.
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+- Implémenter `resoudre_bfs(grille, entree, sortie)` → plus court chemin (largeur d'abord)
+- Implémenter `resoudre_dfs(grille, entree, sortie)` → premier chemin trouvé (profondeur d'abord)
+- Comparer les deux : même longueur de chemin ? Même rapidité ?
+- Afficher le chemin dans le labyrinthe (ex. cellules marquées `*`)
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+**Point clé :** dans un labyrinthe parfait, BFS et DFS trouvent tous les deux le chemin (unique), mais BFS garantit qu'il est le plus court.
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+## Phase 4 — Affichage graphique (Séances 7-8)
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+**Objectif :** Visualiser la génération et la résolution.
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+- Choisir une bibliothèque graphique (Pyxel, tkinter, pygame)
+- Afficher le labyrinthe avec des rectangles
+- Animer la génération cellule par cellule
+- Afficher le chemin solution en couleur
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+## Phase 5 — Finitions et documentation (Séances 9-10)
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+**Objectif :** Préparer le rendu et le Grand Oral.
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+- Nettoyer le code, ajouter des docstrings
+- Mesurer les performances : temps de génération selon la taille (10×10, 50×50, 100×100)
+- Compléter le `SUIVI.md`
+- Préparer 2-3 questions pour le Grand Oral
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+## Idées d'extension avancée
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+- **A\*** : heuristique distance de Manhattan pour guider la recherche vers la sortie
+- **Kruskal** : algorithme de génération alternatif (union-find)
+- **Résolution par algo génétique** : utiliser le framework du projet `mastermind/`
+- **Labyrinthe 3D** : extension vers une grille à 3 dimensions
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+Auteur : Florian Mathieu — Licence CC BY NC