迷宫问题求解
数据结构课程设计迷宫问题求解
数据结构课程设计迷宫问题求解正文：一、引言在数据结构课程设计中，迷宫问题求解是一个经典且常见的问题。
迷宫问题求解是指通过编程实现在迷宫中找到一条从起点到终点的路径。
本文将详细介绍如何用数据结构来解决迷宫问题。
二、问题分析1.迷宫定义：迷宫是由多个格子组成的矩形区域，其中包括起点和终点。
迷宫中的格子可以是墙壁（无法通过）或者通道（可以通过）。
2.求解目标：在给定的迷宫中，找到从起点到终点的一条路径。
3.输入：迷宫的大小、起点坐标、终点坐标以及墙壁的位置。
4.输出：从起点到终点的路径，或者提示无解。
三、算法设计1.基础概念a) 迷宫的表示：可以使用二维数组来表示迷宫，数组的元素可以是墙壁、通道或者路径上的点。
b) 坐标系统：可以使用(x, y)来表示迷宫中各个点的坐标。
c) 方向定义：可以用上、下、左、右等四个方向来表示移动的方向。
2.深度优先搜索算法（DFS）a) 算法思想：从起点开始，沿着一个方向一直走到无法继续为止，然后回退到上一个点，再选择其他方向继续探索。
b) 算法步骤：i) 标记当前点为已访问。
ii) 判断当前点是否为终点，如果是则返回路径；否则继续。
iii) 遍历四个方向：1.如果该方向的下一个点是通道且未访问，则继续向该方向前进。
2.如果该方向的下一个点是墙壁或已访问，则尝试下一个方向。
iv) 如果四个方向都无法前进，则回退到上一个点，继续向其他方向探索。
3.广度优先搜索算法（BFS）a) 算法思想：从起点开始，逐层向外探索，直到找到终点或者所有点都被访问。
b) 算法步骤：i) 标记起点为已访问，加入队列。
ii) 循环以下步骤直到队列为空：1.取出队首元素。
2.判断当前点是否为终点，如果是则返回路径；否则继续。
3.遍历四个方向：a.如果该方向的下一个点是通道且未访问，则标记为已访问，加入队列。
iii) 如果队列为空仍未找到终点，则提示无解。
四、算法实现1.选择合适的编程语言和开发环境。
迷宫问题算法
迷宫问题算法一、引言迷宫问题是一个经典的算法问题，对于寻找路径的算法有着广泛的应用。
迷宫是一个由通路和墙壁组成的结构，从起点出发，要找到通往终点的路径。
迷宫问题算法主要解决的是如何找到一条从起点到终点的最短路径。
二、DFS（深度优先搜索）算法深度优先搜索算法是迷宫问题求解中最常用的算法之一。
其基本思想是从起点开始，沿着一个方向不断向前走，当走到无法继续前进的位置时，回退到上一个位置，选择另一个方向继续前进，直到找到终点或者无路可走为止。
1. 算法步骤1.初始化一个空栈，并将起点入栈。
2.当栈不为空时，取出栈顶元素作为当前位置。
3.如果当前位置是终点，则返回找到的路径。
4.如果当前位置是墙壁或者已经访问过的位置，则回退到上一个位置。
5.如果当前位置是通路且未访问过，则将其加入路径中，并将其邻居位置入栈。
6.重复步骤2-5，直到找到终点或者栈为空。
2. 算法实现伪代码以下为DFS算法的实现伪代码：procedure DFS(maze, start, end):stack := empty stackpath := empty listvisited := empty setstack.push(start)while stack is not empty docurrent := stack.pop()if current == end thenreturn pathif current is wall or visited.contains(current) thencontinuepath.append(current)visited.add(current)for each neighbor in getNeighbors(current) dostack.push(neighbor)return "No path found"三、BFS（广度优先搜索）算法广度优先搜索算法也是解决迷宫问题的常用算法之一。
迷宫问题求解算法设计实验报告
迷宫问题求解算法设计实验报告一、引言迷宫问题一直是计算机科学中的一个经典问题，其解决方法也一直是研究者们探讨的重点之一。
本实验旨在通过设计不同的算法，对迷宫问题进行求解，并对比不同算法的效率和优缺点。
二、算法设计1. 暴力搜索算法暴力搜索算法是最简单直接的求解迷宫问题的方法。
其基本思路是从起点开始，按照某种规则依次尝试所有可能的路径，直到找到终点或所有路径都被尝试过为止。
2. 广度优先搜索算法广度优先搜索算法也称为BFS（Breadth First Search），其基本思路是从起点开始，按照层次依次遍历每个节点，并将其相邻节点加入队列中。
当找到终点时，即可得到最短路径。
3. 深度优先搜索算法深度优先搜索算法也称为DFS（Depth First Search），其基本思路是从起点开始，沿着某一个方向走到底，再回溯到上一个节点继续向其他方向探索。
当找到终点时，即可得到一条路径。
4. A* 算法A* 算法是一种启发式搜索算法，其基本思路是综合考虑节点到起点的距离和节点到终点的距离，选择最优的路径。
具体实现中，可以使用估价函数来计算每个节点到终点的距离，并将其加入优先队列中。
三、实验过程本实验使用 Python 语言编写程序，在不同算法下对迷宫问题进行求解。
1. 数据准备首先需要准备迷宫数据，可以手动输入或从文件中读取。
本实验使用二维数组表示迷宫，其中 0 表示墙壁，1 表示路径。
起点和终点分别用 S 和 E 表示。
2. 暴力搜索算法暴力搜索算法比较简单直接，只需要按照某种规则遍历所有可能的路径即可。
具体实现中，可以使用递归函数来实现深度遍历。
3. 广度优先搜索算法广度优先搜索算法需要使用队列来存储待遍历的节点。
具体实现中，每次从队列中取出一个节点，并将其相邻节点加入队列中。
4. 深度优先搜索算法深度优先搜索算法也需要使用递归函数来实现深度遍历。
具体实现中，在回溯时需要将已经访问过的节点标记为已访问，防止重复访问。
数据结构迷宫问题求解
学号专业计算机科学与技术姓名实验日期2017.6.20教师签字成绩实验报告【实验名称】迷宫问题的求解【实验目的】（1）通过本课程的学习，能熟练掌握几种基本数据结构的基本操作。
（2）能针对给定题目，选择相应的数据结构，分析并设计算法，进而给出问题的正确求解过程并编写代码实现。
（3）用递归和非递归两种方式完成迷宫问题的求解。
【实验原理】迷宫问题通常是用“穷举求解”方法解决，即从入口出发，顺着某一个方向进行探索，若能走通，则继续往前走；否则沿着原路退回，换一个方向继续探索，直至出口位置，求得一条通路。
假如所有可能的通路都探索到而未能到达出口，则所设定的迷宫没有通路。
栈是一个后进先出的结构，可以用来保存从入口到当前位置的路径。
【实验内容】1 需求分析1.基本要求：（1）首先实现一个以链表作存储结构的栈类型，然后编写一个求解迷宫的非递归程序。
求得的通路以三元组（i，j，d）的形式输出。
其中：（i，j）指示迷宫中的一个坐标，d表示走到下一坐标的方向。
如，对于教材第50页图3.4所示的迷宫，输出一条通路为：（1，1，1），（1，2，2），（2，2，2），（3，2，3），（3，1，2），…（2）编写递归形式的算法，求得迷宫中所有可能的通路。
（3）以方阵形式输出迷宫和其通路。
（4）按照题意要求独立进行设计，设计结束后按要求写出设计报告。
2.输入输出的要求：(i) 求得的通路以三元组（i，j，d）的形式输出，其中：（i，j）指示迷宫中的一个坐标，d表示走到下一个坐标的方向。
（ii）输出迷宫示意图3.程序所能达到的功能：(i) 实现一个以链表作存储结构的栈类型，以非递归算法求出通路(ii)以一个递归算法，对任意输入的迷宫矩阵求出所有通路。
2 概要设计1.①构建一个二维数组maze[M][N]用于存储迷宫矩阵②手动生成迷宫，即为二维数组maze[M][N]赋值③构建一个栈用于存储迷宫路径④建立迷宫节点用于存储迷宫中每个节点的访问情况；非递归本程序包含6个函数：(1)主函数 main()(2)生成迷宫 create_maze()(4)打印迷宫 print_maze()(5)搜索迷宫路径并用三元组输出路径 mgpath()(6)用图来输出路径print_tu();递归本程序包含3个函数：（1）主函数main();（2）打印迷宫printmaze()；（3）搜索迷宫路径pass(int x,int y)；3. 详细设计1.非递归起点和终点的结构类型 typedef struct{int h;int l;}T;栈节点类型 typedef struct cell{int row;int col;int dir;}TCell;1.生成迷宫void creat_maze(int a,int b){定义i,j为循环变量for(i<a)for(j<b)输入maze[i][j]的值}2.打印迷宫void print_maze(int m,int n){用i,j循环变量，将maze[i][j]输出}3.搜索迷宫路径void mazepath(int maze[][],T s,T e) //参数传递迷宫和起点与终点{TCell S[N1*N2];top=0; //建立栈S[top].row=s.h;S[top].col=s.l;S[top].dir=-1; //起点入栈while(top>=0) //判栈是否空{ i,j为当前访问点的位置if(i,j是终点坐标)用循环输出栈里的元素；else 将(i,j),即访问点入栈，然后向四周寻找是否有通路，若有通路，将原访问点标记（赋值-1），选一条通路作为新访问点，入栈。
数据结构迷宫求解
数据结构迷宫求解迷宫问题是一种常见的求解问题，通过在迷宫中找到从起点到终点的路径。
在计算机科学中，使用数据结构来解决迷宫问题非常方便。
本文将介绍迷宫问题的基本原理、常见的求解方法以及使用不同数据结构的优缺点。
首先，我们需要明确迷宫的基本定义。
迷宫可以看作是一个二维的网格，其中包含一些墙壁和通路。
起点是迷宫的入口，终点则是迷宫的出口。
我们的目标是找到从起点到终点的一条路径。
迷宫问题可以使用多种算法求解，包括深度优先（DFS）、广度优先（BFS）、最短路径算法等。
以下将详细介绍这些算法以及它们在迷宫问题中的应用。
同时，我们还会讨论不同数据结构在求解迷宫问题中的优缺点。
首先，深度优先（DFS）是一种常用的求解迷宫问题的算法。
该算法从起点开始，一直到终点，期间遇到墙壁或已经访问过的点则回溯到上一个节点。
DFS可以使用递归实现，也可以使用栈来保存需要回溯的节点。
DFS的优点是简单易懂，易于实现。
然而，它可能会陷入死循环或者找到一条较长的路径而不是最短路径。
另一种常见的算法是广度优先（BFS），它从起点开始，逐层扩展，直到找到终点为止。
BFS可以使用队列来保存每一层的节点。
与DFS相比，BFS能够找到最短路径，但它需要维护一个较大的队列，从而增加了空间复杂度。
除了DFS和BFS，还有一些其他算法可以应用于迷宫问题。
例如，迪杰斯特拉算法和A*算法可以找到最短路径。
这些算法使用了图的概念，将迷宫中的通道表示为图的边，将各个节点之间的距离表示为图的权重。
然后，通过计算最短路径的权重，找到从起点到终点的最短路径。
迪杰斯特拉算法和A*算法的优点是能够找到最短路径，但它们的实现较为复杂。
在使用这些算法求解迷宫问题时，我们需要选择适合的数据结构来存储迷宫和过程中的状态。
以下是几种常见的数据结构以及它们的优缺点：1.数组：数组是一种常见的数据结构，它可以用来表示迷宫。
可以使用二维数组来表示迷宫的网格，并使用特定的值表示墙壁和通路。
迷宫问题算法
迷宫问题算法随着计算机技术的发展，我们能够利用计算机的能力来解决一些复杂的问题。
其中一个有意思的问题就是迷宫问题，也就是如何从一个迷宫的入口走到出口。
本文将向大家介绍迷宫问题的算法及其实现。
一、迷宫问题的形式化定义一个迷宫可以被看做是一个有向图，其中每个节点表示一个房间，边表示房间之间的通路。
我们假设每个房间有四个方向，上下左右，故有向图的每个节点最多有四个邻居节点。
假设起点为S，终点为T，每个节点的代价为1，表示每个走过的房间代价都是一样的。
我们的目标是找到一条S到T的最短路径。
如果这条路径不存在，则说明从S无法到达T。
二、基于深度优先搜索的解法深度优先搜索是一种基于回溯的搜索方法，其思路是从起点开始，递归地遍历每个节点，在遍历过程中标记已访问过的节点，直到找到终点或者所有节点都被遍历过。
对于迷宫问题，深度优先搜索的具体实现可以作为如下所示：```pythondef dfs(maze, visited, x, y, endX, endY, steps):if x == endX and y == endY:return stepsif visited[x][y]:return float('inf')visited[x][y] = TrueminSteps = float('inf')for dx, dy in ((0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)):nx, ny = x + dx, y + dyif 0 <= nx < len(maze) and 0 <= ny < len(maze[0]) and maze[nx][ny] == 0:newSteps = dfs(maze, visited, nx, ny, endX, endY, steps + 1)minSteps = min(minSteps, newSteps)visited[x][y] = Falsereturn minSteps```在这个实现中，我们使用了一个visited数组来记录每个节点是否被访问过，1表示被访问过，0表示未被访问过。
迷宫问题求解PPT课件
机遇
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，越来越多的算法和模型被应用于迷宫问题求解，如深度学习、强化学 习等。这些算法和模型在处理大规模、复杂迷宫问题方面展现出了强大的潜力和优势，为迷宫问题求解带来了新 的机遇和突破。
并行化搜索适用于具 有良好并行性的迷宫 问题，可以显著提高 求解效率。
通过使用并行计算资 源，可以同时搜索多 个路径，加快求解速 度。
04
迷宫求解的实践案例
简单的迷宫求解
使用深度优先搜索（DFS）
01
从起点开始，探索所有可能的路径，直到找到终点或无路可走。
使用广度优先搜索（BFS）
02
按照从起点到终点的路径长度，逐层搜索，直到找到终点或无
未来研究方向
算法优化
智能化求解
应用拓展
理论分析
针对迷宫问题求解，进一步优 化现有算法和模型，提高求解 效率和质量。研究新的算法和 模型，以更好地处理大规模、 复杂迷宫问题。
结合人工智能和机器学习技术 ，研究智能化求解方法，如基 于深度学习的路径规划、强化 学习算法等。通过智能化技术 提高迷宫问题求解的自动化和 智能化水平。
路可走。
使用回溯法
03
从起点开始，尝试所有可能的路径，如果遇到死胡同或无法到
达终点，则回溯到上一个节点，继续尝试其他路径。优先搜索，在迷宫中寻找 最短路径。
使用遗传算法
模拟生物进化过程，通过交叉、变异等操作，寻 找最优解。
使用模拟退火算法
模拟物理退火过程，通过随机扰动和接受概率， 寻找最优解。
课程设计求解迷宫问题
课程设计求解迷宫问题一、教学目标本课程旨在通过求解迷宫问题，使学生掌握迷宫问题的基本概念、求解方法和算法。
具体目标如下：1.了解迷宫问题的定义、分类和应用场景。
2.掌握迷宫问题的基本求解方法，如深度优先搜索、广度优先搜索、启发式搜索等。
3.理解迷宫问题的算法复杂度和优化方法。
4.能够运用深度优先搜索、广度优先搜索、启发式搜索等方法解决实际迷宫问题。
5.能够分析迷宫问题的特点，选择合适的算法进行求解。
6.能够编写程序实现迷宫问题的求解算法。
情感态度价值观目标：1.培养学生的逻辑思维能力和问题解决能力。
2.激发学生对计算机科学和的兴趣。
3.培养学生的团队合作意识和交流表达能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括迷宫问题的基本概念、求解方法和算法。
具体安排如下：1.迷宫问题的定义、分类和应用场景。
2.深度优先搜索算法及其实现。
3.广度优先搜索算法及其实现。
4.启发式搜索算法及其实现。
5.迷宫问题的算法复杂度和优化方法。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法相结合的方式。
具体方法如下：1.讲授法：通过讲解迷宫问题的基本概念、求解方法和算法，使学生掌握相关知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生更好地理解迷宫问题的求解方法和算法。
3.实验法：让学生动手编写程序，实现迷宫问题的求解算法，提高学生的实际操作能力。
4.讨论法：学生进行分组讨论，培养学生的团队合作意识和交流表达能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将准备以下教学资源：1.教材：《计算机科学导论》相关章节。
2.参考书：《算法导论》等相关书籍。
3.多媒体资料：相关教学PPT、视频资料等。
4.实验设备：计算机、编程环境等。
通过以上教学资源的使用，我们将帮助学生更好地掌握迷宫问题的求解方法和算法，提高他们的计算机科学素养。
五、教学评估为了全面、客观、公正地评估学生在课程中的学习成果，我们将采用多种评估方式相结合的方法。
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课程设计报告课题名称：迷宫问题的求解及演示姓名：学号：专业：计算机与信息学院班级：指导教师：数据结构课程设计任务书针对本课程设计，完成以下课程设计任务书：1.熟悉系统实现工具和上机环境。
2.根据课程设计任务，查阅相关资料。
3.针对所选课题完成以下工作：（1）需求分析（2）概要设计（3）详细设计（4）编写源程序（5）静态走查程序和上机调试程序4.书写上述文档和撰写课程设计报告目录第一部分课程设计任务书 (1)第二部分课程设计报告 (2)第一章课程设计内容和要求 (4)2.1 问题描述 (4)2.2 需求分析 (4)第二章课程设计总体方案及分析 (4)3.1 概要设计 (7)3.2 详细设计 (7)3.3 调试分析 (10)3.4 测试结果 (10)第三章设计总结 (13)4.1课程设计总结 (13)4.2参考文献…………………………………………………4.3 附录(源代码) (14)第二部分课程设计报告第一章课程设计内容和要求2.1问题描述：迷宫以16*16的矩阵存储在数据文件中（迷宫中的障碍物要占到一定比例），编写非递归的程序，求出一条从入口到出口的路径并显示之（结果若能用C的绘图函数显示更好）2.2需求分析：1．要求设计程序输出如下：(1) 建立一个大小为m×n的任意迷宫（迷宫数据可由用户输入或由程序自动生成），并在屏幕上显示出来；（2）找出一条通路的二元组（i,j）数据序列，（i,j）表示通路上某一点的坐标。
（3）用一种标志（如数字8）在迷宫中标出该条通路；（4）在屏幕上输出迷宫和通路；（5）上述功能可用菜单选择。
2.迷宫的建立：迷宫中存在通路和障碍，为了方便迷宫的创建，可用0表示通路，用1表示障碍，这样迷宫就可以用0、1矩阵来描述，3.迷宫的存储：迷宫是一个矩形区域，可以使用二维数组表示迷宫，这样迷宫的每一个位置都可以用其行列号来唯一指定，但是二维数组不能动态定义其大小，我们可以考虑先定义一个较大的二维数组maze[M+2][N+2],然后用它的前m行n列来存放元素，即可得到一个m×n的二维数组，这样(0,0)表示迷宫入口位置，(m-1,n-1)表示迷宫出口位置。
注：其中M，N分别表示迷宫最大行、列数，本程序M、N的缺省值为39、39，当然，用户也可根据需要，调整其大小。
4.迷宫路径的搜索：首先从迷宫的入口开始，如果该位置就是迷宫出口，则已经找到了一条路径，搜索工作结束。
否则搜索其上、下、左、右位置是否是障碍，若不是障碍，就移动到该位置，然后再从该位置开始搜索通往出口的路径；若是障碍就选择另一个相邻的位置，并从它开始搜索路径。
为防止搜索重复出现，则将已搜索过的位置标记为2，同时保留搜索痕迹，在考虑进入下一个位置搜索之前，将当前位置保存在一个队列中，如果所有相邻的非障碍位置均被搜索过，且未找到通往出口的路径，则表明不存在从入口到出口的路径。
这实现的是广度优先遍历的算法，如果找到路径，则为最短路径。
以矩阵 0 0 1 0 1 为例，来示范一下1 0 0 1 01 0 0 0 10 0 1 0 0首先，将位置(0,0)(序号0)放入队列中，其前节点为空，从它开始搜索，其标记变为2，由于其只有一个非障碍位置，所以接下来移动到(0,1)(序号1)，其前节点序号为0，标记变为2，然后从(0,1)移动到(1,1)(序号2)，放入队列中，其前节点序号为1，(1,1)存在(1，2)(序号3)、(2，1)(序号4)两个可移动位置，其前节点序号均为2.对于每一个非障碍位置，它的相邻非障碍节点均入队列，且它们的前节点序号均为该位置的序号，所以如果存在路径，则从出口处节点的位置，逆序就可以找到其从出口到入口的通路。
如下表所示：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10由此可以看出，得到最短路径：(3,4)(3,3)(2,3)(2,2)(1,2)(1,1)(0,1)(0,0)搜索算法流程图如下所示：第二章课程设计总体方案及分析3.1概要设计1.①构建一个二维数组maze[M+2][N+2]用于存储迷宫矩阵②自动或手动生成迷宫，即为二维数组maze[M+2][N+2]赋值③构建一个队列用于存储迷宫路径④建立迷宫节点struct point,用于存储迷宫中每个节点的访问情况⑤实现搜索算法⑥屏幕上显示操作菜单2.本程序包含10个函数：(1)主函数 main()(2)手动生成迷宫函数 shoudong_maze()(3)自动生成迷宫函数 zidong_maze()(4)将迷宫打印成图形 print_maze()(5)打印迷宫路径 (若存在路径) result_maze()(6)入队 enqueue()(7)出队 dequeue()(8)判断队列是否为空 is_empty()(9)访问节点 visit()(10)搜索迷宫路径 mgpath()3.2 详细设计实现概要设计中定义的所有数据类型及操作的伪代码算法1.节点类型和指针类型迷宫矩阵类型：int maze[M+2][N+2];为方便操作使其为全局变量迷宫中节点类型及队列类型：struct point{int row,col,predecessor} que[512]2.迷宫的操作(1)手动生成迷宫void shoudong_maze(int m,int n){定义i,j为循环变量for(i<=m)for(j<=n)输入maze[i][j]的值}(2)自动生成迷宫void zidong_maze(int m,int n){定义i,j为循环变量for(i<=m)for(j<=n)maze[i][j]=rand()%2 //由于rand()产生的随机数是从0到RAND_MAX,RAND_MAX是定义在stdlib.h中的,其值至少为32767),要产生从X到Y的数,只需要这样写：k=rand()%(Y-X+1)+X;}(3)打印迷宫图形void print_maze(int m,int n){用i,j循环变量，将maze[i][j]输出□、■}(4)打印迷宫路径void result_maze(int m,int n){用i,j循环变量，将maze[i][j]输出□、■、☆}(5)搜索迷宫路径①迷宫中队列入队操作void enqueue(struct point p){将p放入队尾，tail++}②迷宫中队列出队操作struct point dequeue(struct point p){head++,返回que[head-1]}③判断队列是否为空int is_empty(){返回head==tail的值，当队列为空时，返回0}④访问迷宫矩阵中节点void visit(int row,int col,int maze[41][41]){建立新的队列节点visit_point,将其值分别赋为row,col,head-1,maze[row][col]=2,表示该节点以被访问过;调用enqueue(visit_point),将该节点入队}⑤路径求解void mgpath(int maze[41][41],int m,int n){先定义入口节点为struct point p={0,0,-1},从maze[0][0]开始访问。
如果入口处即为障碍，则此迷宫无解，返回0 ，程序结束。
否则访问入口节点，将入口节点标记为访问过maze[p.row][p.col]=2,调用函数enqueue(p)将该节点入队。
判断队列是否为空，当队列不为空时，则运行以下操作：{ 调用dequeue()函数，将队头元素返回给p，如果p.row==m-1且p.col==n-1,即到达出口节点，即找到了路径，结束如果p.col+1<n且maze[p.row][p.col+1]==0,说明未到迷宫右边界，且其右方有通路,则visit(p.row,p.col+1,maze),将右边节点入队标记已访问如果p.row+1<m且maze[p.row+1][p.col]==0,说明未到迷宫下边界，且其下方有通路,则visit(p.row+1,p.col,maze),将下方节点入队标记已访问如果p.col-1>0且maze[p.row][p.col-1]==0,说明未到迷宫左边界，且其左方有通路,则visit(p.row,p.col-1,maze),将左方节点入队标记已访问如果p.row-1>0且maze[p.row-1][p.col]==0,说明未到迷宫上边界，且其上方有通路,则visit(p.row,p.col+1,maze),将上方节点入队标记已访问}访问到出口(找到路径)即p.row==m-1且p.col==n-1,则逆序将路径标记为3即maze[p.row][p.col]==3;while(p.predecessor!=-1){p=queue[p.predecessor]; maze[p.row][p.col]==3;}最后将路径图形打印出来。
3.菜单选择while(cycle!=(-1))☆手动生成迷宫请按：1☆自动生成迷宫请按：2☆退出请按：3scanf("%d",&i);switch(i){case 1：请输入行列数(如果超出预设范围则提示重新输入)shoudong_maze(m,n);print_maze(m,n);mgpath(maze,m,n);if(X!=0) result_maze(m,n);case 2：请输入行列数(如果超出预设范围则提示重新输入)zidong_maze(m,n);print_maze(m,n);mgpath(maze,m,n);if(X!=0) result_maze(m,n);case 3：cycle=(-1);break;}注：具体源代码见附录3.3 调试分析（1）在调试过程中，首先使用的是栈进行存储，但是产生的路径是多条或不是最短路径，所以通过算法比较，改用此算法。
（2）在编写 while 语句时，另一种情况（即当前位置不能通过时）也同样出现在墙节点就直接往南走的情况，综合上面的情况，同样的，也是退位没有赋值。
这种错误比较难发现，往往只有在复杂的迷宫求解过程中才能发现。
这类错误属于逻辑错误，调试不会显示，需要自己拙句地查看和分析，并能充分的理解程序每一步的认识，才能发现并解决这样的问题。
（3）在编写MazePath函数时，当遇到墙（即遇到下一位置为1）时，直接从现在墙位置进行往南跳转。
以至有许多应该走的通路位置没有走，而且使总共走的步数变短。
在测试前期怎么也想不明白，出栈操作也有，退位也有，但就是不进行退到上一位置的操作。
最后发现，少了一步把出栈的数进行赋值的操作。