大数据结构实验-迷宫问题
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。
迷宫探路系统实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景迷宫探路系统是一个经典的计算机科学问题，它涉及到算法设计、数据结构以及问题求解等多个方面。
本实验旨在通过设计和实现一个迷宫探路系统，让学生熟悉并掌握迷宫问题的求解方法，提高算法实现能力。
二、实验目的1. 理解迷宫问题的基本概念和求解方法。
2. 掌握深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法的原理和实现。
3. 了解A搜索算法的基本原理，并能够实现该算法解决迷宫问题。
4. 学会使用数据结构如栈、队列等来辅助迷宫问题的求解。
三、实验原理迷宫问题可以通过多种算法来解决，以下为三种常用的算法：1. 深度优先搜索（DFS）：DFS算法通过递归的方式，沿着一条路径深入搜索，直到遇到死胡同，然后回溯并尝试新的路径。
DFS算法适用于迷宫的深度较深，宽度较窄的情况。
2. 广度优先搜索（BFS）：BFS算法通过队列实现，每次从队列中取出一个节点，然后将其所有未访问过的邻接节点加入队列。
BFS算法适用于迷宫的宽度较宽，深度较浅的情况。
3. A搜索算法：A算法结合了DFS和BFS的优点，通过估价函数f(n) = g(n) +h(n)来评估每个节点的优先级，其中g(n)是从起始点到当前节点的实际代价，h(n)是从当前节点到目标节点的预估代价。
A算法通常能够找到最短路径。
四、实验内容1. 迷宫表示：使用二维数组表示迷宫，其中0表示通路，1表示障碍。
2. DFS算法实现：- 使用栈来存储路径。
- 访问每个节点，将其标记为已访问。
- 如果访问到出口，输出路径。
- 如果未访问到出口，回溯到上一个节点，并尝试新的路径。
3. BFS算法实现：- 使用队列来存储待访问的节点。
- 按顺序访问队列中的节点，将其标记为已访问。
- 将其所有未访问过的邻接节点加入队列。
- 如果访问到出口，输出路径。
4. A算法实现：- 使用优先队列来存储待访问的节点，按照f(n)的值进行排序。
- 访问优先队列中的节点，将其标记为已访问。
迷宫问题-数据结构与算法课程设计报告
合肥学院计算机科学与技术系课程设计报告2008 ～2009 学年第二学期课程数据结构与算法课程设计名称迷宫问题学生名称陈建华专业班级08计本（2）班指导教师王昆仑2010年6月一、问题分析和任务定义1．题目：迷宫的生成与路由。
生成一个N*M（N行M列）的迷宫，0和1分别表示迷宫中的通路和障碍，设计一个程序，完成迷宫的组织与存储，并实现迷宫的路由算法。
即对任意设定的迷宫，求出一条从入口到出口的通路，或得出没有通路的结论2.设计要求：(1)N和M是用户可配置的，缺省值为50和50。
(2)迷宫的入口和出口分别在左上角和右下角。
(3)求得的通路以二元组( i , j )的形式输出，其中（i, j）指示迷宫中的一个坐标。
(4) 以二维数组存储迷宫数据。
3.问题描述：迷宫是一个矩形区域如图（a）所示，它有一个入口和一个出口，其内部包含能穿越的强或障碍。
迷宫老鼠问题就是要寻找一条从入口到出口的路径。
对这样的矩形迷宫，可以用N*M的矩阵来描述，N和M分别代表迷宫的行数和列数。
这样，迷宫中的每一个位置都可以用行号和列号来指定。
（1，1）表示入口位置，（n,m）表示出口位置；从入口到出口的路径则是由一个位置构成的，每个位置上都没有障碍，且每个位置（第一个除外）都是前一个位置的东、南、西或北的邻居。
为了描述迷宫中位置（i,j）处有无障碍，规定：当位置（i,j）处有一个障碍时，其值为1，否则为0。
这样，如图（a）所示的迷宫就可以用图（b）所示的矩阵来描述。
其中，a11=0表示入口,anm=0表示出口；若aij表示从入口到出口路径上的某个位置，则应该有aij=0经分析，一个简单的求解方法是：从入口出发，沿某一方向进行探索，若能走通，则继续向前走；否则沿原路返回，换一方向再进行搜索，直到所有可能的通路都探索到为止。
即0 1 1 1 1 1 0 0 0 00 0 0 0 0 1 0 1 0 00 0 0 1 0 1 0 0 0 00 1 0 1 0 1 0 1 1 00 1 0 1 0 1 0 1 0 00 1 1 1 0 1 0 1 0 10 1 0 0 0 1 0 1 0 10 1 0 1 1 1 0 1 0 01 0 0 0 0 0 0 1 0 00 0 0 0 0 1 1 1 0 0(a) (b)4.测试用例：手动绘制迷宫正确的输入数据：0 0 0 0 1 01 1 1 0 1 00 1 0 0 0 11 0 1 1 1 1手动绘制迷宫正确的输出结果：随机绘制迷宫错误的输出结果：此迷宫没有通路！注：用一个二维数组表示迷宫，数组中的每个元素表示一个小方格，0和1分别表示迷宫中的通路和障碍。
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。
数据结构试验——迷宫问题
数据结构试验——迷宫问题（一）基本问题1.问题描述这是心理学中的一个经典问题。
心理学家把一只老鼠从一个无顶盖的大盒子的入口处放入，让老鼠自行找到出口出来。
迷宫中设置很多障碍阻止老鼠前行，迷宫唯一的出口处放有一块奶酪，吸引老鼠找到出口。
简而言之，迷宫问题是解决从布置了许多障碍的通道中寻找出路的问题。
本题设置的迷宫如图1所示。
图1 迷宫示意图迷宫四周设为墙；无填充处，为可通处。
设每个点有四个可通方向，分别为东、南、西、北(为了清晰，以下称“上下左右”)。
左上角为入口。
右下角为出口。
迷宫有一个入口，一个出口。
设计程序求解迷宫的一条通路。
2.数据结构设计以一个m×n的数组mg表示迷宫，每个元素表示一个方块状态，数组元素0和1分别表示迷宫中的通路和障碍。
迷宫四周为墙，对应的迷宫数组的边界元素均为1。
根据题目中的数据，设置一个数组mg如下int mg[M+2][N+2]={{1,1,1,1,1,1,1,1},{1,0,0,1,0,0,0,1},{1,1,0,0,0,1,1,1},{1,0,0,1,0,0,0,1},{1,0,0,0,0,0,0,1},{1,1,1,1,1,1,1,1}};在算法中用到的栈采用顺序存储结构，将栈定义为Struct{ int i; //当前方块的行号int j; //当前方块的列号int di; //di是下一个相邻的可走的方位号}st[MaxSize];// 定义栈int top=-1 //初始化栈3设计运算算法要寻找一条通过迷宫的路径，就必须进行试探性搜索，只要有路可走就前进一步，无路可进，换一个方向进行尝试；当所有方向均不可走时，则沿原路退回一步（称为回溯），重新选择未走过可走的路，如此继续，直至到达出口或返回入口（没有通路）。
在探索前进路径时，需要将搜索的踪迹记录下来，以便走不通时，可沿原路返回到前一个点换一个方向再进行新的探索。
后退的尝试路径与前进路径正好相反，因此可以借用一个栈来记录前进路径。
迷宫问题实验报告doc
迷宫问题实验报告篇一：迷宫问题实验报告武汉纺织大学数学与计算机学院数据结构课程设计报告迷宫问题求解学生姓名：学号：班级：指导老师：报告日期：一、问题描述以一个m x n的长方矩阵表示迷宫，1和0分别表示迷宫中的通路和障碍。
设计一个程序，对任意设定的迷宫，求出从入口到出口的通路，或者没有通路的结论。
二、需求分析 1、以二维数组maze[10][10]表示迷宫，数组中以元素1表示通路，0表示障碍，迷宫的大小理论上可以不限制，但现在只提供10*10大小迷宫。
2、迷宫的入口和出口需由用户自行设置。
3、以长方形矩阵的形式将迷宫及其通路输出，输出中“#”表示迷宫通路，“1”表示障碍。
4、本程序只求出一条成功的通路。
但是只要对函数进行小量的修改，就可以求出其他全部的路径。
5、程序执行命令为：（1）输入迷宫；（2）、求解迷宫；（3）、输出迷宫。
三、概要设计1、设定栈的抽象数据类型定义：ADT zhan{ 基本操作：InitStack(SqStack &S)操作结果：构造一个空栈 push（*s，*e）初始条件：栈已经存在操作结果：将e所指向的数据加入到栈s中 pop（*s,*e）初始条件：栈已经存在操作结果：若栈不为空，用e返回栈顶元素，并删除栈顶元素 getpop（*s，*e）初始条件：栈已经存在操作结果：若栈不为空，用e返回栈顶元素stackempty(*s)初始条件：栈已经存在操作结果：判断栈是否为空。
若栈为空，返回1，否则返回0 }ADT zhan 2、设定迷宫的抽象数据类型定义 ADT migong{基本操作：Status print(MazeType maze)； //显示迷宫Status Pass(MazeType maze,PosType curpos); //判断当前位置是否可通Status FootPrint(MazeType &maze,PosTypecurpos);//标记当前位置已经走过Status MarkPrint(MazeType &maze,PosType curpos); //标记当前位置不可通PosType NextPos(PosType curpos,DirectiveTypedi); // 进入下一位置}ADT yanshu3、本程序包括三个模块 a、主程序模块 void main() {初始化；迷宫求解；迷宫输出； }b、栈模块——实现栈的抽象数据类型c、迷宫模块——实现迷宫的抽象数据类型四、流程图五、数据结构typedef struct //位置结构 { int row; //行位置 int col; //列位置 }PosType;typedef struct//迷宫类型{ int arr[10][10]; }MazeType;typedef struct {int step; //当前位置在路径上的"序号"PosType seat; //当前的坐标位置DirectiveType di; //往下一个坐标位置的方向}SElemType;typedef struct // 栈类型{SElemType *base; //栈的尾指针SElemType *top;//栈的头指针 int stacksize;//栈的大小}SqStack;六、调试结果和分析a) 测试结果实际程序执行过程如下图所示：篇二：迷宫实验实验报告迷宫实验一．摘要迷宫实验主要是要探讨研究一个人只靠自己的动觉，触觉和记忆获得信息的情况下，如何学会在空间中定向。
迷宫问题 火车车厢重排问题 实验报告
实验报告了便于从列车上卸掉相应的车厢，车厢的编号应与车站的编号相同，这样，在每个车站只要卸掉最后一节车厢。
所以，给定任意次序的车厢，必须重新排列它们。
车厢的重排工作可以通过转轨站完成。
在转轨站中有一个入轨、一个出轨和k个缓冲轨，缓冲轨位于入轨和出轨之间。
假定缓冲轨按先进先出的方式运作，设计算法解决火车车厢重排问题。
②基本要求●设计存储结构表示n个车厢、k个缓冲轨以及入轨和出轨；●设计并实现车厢重排算法；●分析算法的时间性能。
③思考●如果缓冲轨按后进先出的方式工作，即用栈表示缓冲轨，应如何解决火车车厢重排问题？二、数据结构设计迷宫问题和火车重排问题可以通过栈与队列实现的。
迷宫的进出和车厢的出入轨和缓冲轨主要是对栈与队列的判断和操作。
int empty( STLink top[],int n) /*判断是否为空*/{return (top[n]==NULL);}int push(STLink top[],int A,int m) /*入栈*/{STLink p;if(!(p=(STLink)malloc(LEN)))return 0;else{p->data=A;p->link=top[m];top[m]=p;return 1;}}int pop(STLink top[],int m) /*出栈*/{int A;STLink p;p=top[m];A=p->data;top[m]=top[m]->link;free(p);return A;}struct Node{ /定义队列int data;Node* next;};三、算法设计1.迷宫问题：进入格子后，需要判断此时格子位置周围障碍物的位置，对其进行压栈，判断，然后看是否满足条件，满足就进栈，不满足就弹出，然后输出不能通过建立迷宫：typedef struct LStack{Element elem;struct LStack *next;}*PLStack;int InitStack(PLStack &S){S=NULL;return 1;}int StackEmpty(PLStack S){if(S==NULL)return 1;elsereturn 0;}int Push(PLStack &S, Element e){PLStack p;p=(PLStack)malloc(sizeof(LStack));p->elem=e;p->next=S;S=p;return 1;}（2）.输出路径2.火车车厢排序六、实验收获与思考通过本次实验，进一步增强了对栈和队列的理解，明白的栈的先进后出和队列先进先出的方式，对压栈和出入栈与队列有了深刻认识。
迷宫问题课程设计
04
算法性能分析与优化
时间复杂度分析
深度优先搜索（DFS）算法的时间复杂度
在最坏情况下，DFS需要遍历迷宫中的所有单元格，因此时间复杂度为O(n^2)，其中n为迷宫的边长 。
广度优先搜索（BFS）算法的时间复杂度
BFS同样需要遍历所有单元格，时间复杂度也为O(n^2)。但在某些情况下，BFS可能会比DFS更快找 到解，因为它按照层次进行搜索。
短路径。评价：程序实现了最短路径的求解，但在处理大型迷宫时可能
存在性能问题。
03
作品三
基于A*算法的迷宫求解程序。该程序使用A*算法，结合了启发式函数，
能够更快地找到最短路径。评价：程序采用了先进的搜索算法，求解效
率高，但在实现上较为复杂。
未来研究方向探讨
复杂迷宫问题求解
研究如何处理更大规模、更复 杂的迷宫问题，例如三维迷宫
迷宫问题课程设计
2024-01-25
目录
• 课程介绍与目标 • 迷宫问题算法设计 • 数据结构与实现 • 算法性能分析与优化 • 编程实践与案例分析 • 课程总结与展望
01
课程介绍与目标
迷宫问题背景
01
02
03
迷宫问题的起源
迷宫问题作为一种经典的 算法问题，起源于计算机 科学和人工智能领域。
迷宫问题的应用
、动态迷宫等。
多目标迷宫问题
探讨如何在迷宫问题中考虑多 个目标，例如同时寻找多个终 点或者优化多个指标。
智能化求解方法
研究如何使用机器学习、深度 学习等人工智能技术来自动学 习和优化迷宫问题的求解方法 。
实际应用拓展
探索迷宫问题在实际应用中的 拓展，例如路径规划、机器人
导航等领域的应用研究。
迷宫问题(队列)
软件综合课程设计迷宫问题（队列）数制转换问题二〇一四年六月二、迷宫问题（队列）1、问题陈述要求：首先实现一个链表作存储结构的队列，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表示走到下一个坐标的方向，如：对于下列数据的迷宫，输出的一条通路为：（1，1，1），（1，2，2），（3，2，3），（3，1，2），…测试数据：迷宫的测试数据如下：迷宫的测试数据如下：左下角（1，1）为入口，右下角（8，9）为出口。
2、需求分析用户可以根据自己的需求进行输入所需的迷宫，其中1表示迷宫的墙壁，0表示迷宫的通路，从而建立自己的迷宫；或者使用程序中提供的迷宫。
其中用队列的基本操作完成迷宫问题的求解。
从题目可知：迷宫问题主要考察队列操作和图的遍历算法。
可以分解成为以下几个问题：(1)迷宫的构建，若是一个个的将数据输入，那么一个m*n的二维数组要想快速的输入进去是很麻烦的，那么就应该让计算机自动生成一个这样的迷宫。
(2)题目要求以链表作存储结构的对列来对访问过的通路节点进行存储，这样就会遇到一个比较大的问题。
那就是，在寻找的过程当中，当前队尾节点的其余三个方面上均都是墙，这样就无法再走下去了，必须要返回。
由于是用队列存储的，不能直接将队尾元素删除，那就应该让其他元素从队头出队构成另外一条队列。
这样，就可以讲该结点从队列当中删除了。
(3)在题目中提出，要输出经过结点的方向，对于任意的一个位置有四个方向，所以对于队列中的每一个结点设置一个方向的标志量，表示走向下一个结点的方向，当前加到队尾的元素的方向设置为0，一旦有新元素入队，就对队尾元素的方向进行修改。
(4) 确定没有通路的思路：因为当沿着每个方向前进都某一位置的时候，不再有通路之后，就会把该节点从队列中删除，同时会将该位置上的值修改，从而保证下次改位置的节点不会再入队。
如果不存在通路，必然会一直返回到初始状态（队列为空）(5) 因只需要找一条通路就可以了，所以一旦找到终点，就可以结束查找了。
深度与广度优先搜索：迷宫问题
《数据结构课程设计》报告题目：深度与广度优先搜索--迷宫问题专业计算机科学与技术学生姓名李柏班级B计算机115学号1110704512指导教师巩永旺完成日期2013年1月11日目录1简介 (1)2算法说明 (1)3测试结果 (3)4分析与探讨 (7)5小结 (9)附录 (10)附录1 源程序清单 (10)迷宫问题1 简介1、图的存储结构图的存储结构又称图的表示，其最常用的方法是邻接矩阵和邻接表。
无论采用什么存储方式，其目标总是相同的，既不仅要存储图中各个顶点的信息，同时还要存储顶点之间的所有关系。
2、图的遍历图的遍历就是从指定的某个顶点（称其为初始点）出发，按照一定的搜索方法对图中的所有顶点各做一次访问过程。
根据搜索方法不同，遍历一般分为深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历。
本实验中用到的是广度优先搜索遍历。
即首先访问初始点v i，并将其标记为已访问过，接着访问v i的所有未被访问过的邻接点，顺序任意，并均标记为已访问过，以此类推，直到图中所有和初始点v i有路径相通的顶点都被访问过为止。
鉴于广度优先搜索是将所有路径同时按照顺序遍历，直到遍历出迷宫出口，生成的路径为最短路径。
因此我们采用了广度优先搜索。
无论是深度优先搜索还是广度优先搜索，其本质都是将图的二维顶点结构线性化的过程，并将当前顶点相邻的未被访问的顶点作为下一个顶点。
广度优先搜索采用队列作为数据结构。
本实验的目的是设计一个程序，实现手动或者自动生成一个n×m矩阵的迷宫，寻找一条从入口点到出口点的通路。
具体实验内容如下：选择手动或者自动生成一个n×m的迷宫，将迷宫的左上角作入口，右下角作出口，设“0”为通路，“1”为墙，即无法穿越。
假设一只老鼠从起点出发，目的为右下角终点，可向“上、下、左、右、左上、左下、右上、右下”8个方向行走。
如果迷宫可以走通，则用“■”代表“1”，用“□”代表“0”，用“☆”代表行走迷宫的路径。
输出迷宫原型图、迷宫路线图以及迷宫行走路径。
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实验报告实验课名称：数据结构实验实验名称：迷宫问题班级：20130613 学号：16 姓名：施洋时间：2015-5-18一、问题描述这是心理学中的一个经典问题。
心理学家把一只老鼠从一个无顶盖的大盒子的入口处放入，让老鼠自行找到出口出来。
迷宫中设置很多障碍阻止老鼠前行，迷宫唯一的出口处放有一块奶酪，吸引老鼠找到出口。
简而言之，迷宫问题是解决从布置了许多障碍的通道中寻找出路的问题。
本题设置的迷宫如图1所示。
入口出口图1 迷宫示意图迷宫四周设为墙；无填充处，为可通处。
设每个点有四个可通方向，分别为东、南、西、北。
左上角为入口。
右下角为出口。
迷宫有一个入口，一个出口。
设计程序求解迷宫的一条通路。
二、数据结构设计以一个m×n的数组mg表示迷宫，每个元素表示一个方块状态，数组元素0和1分别表示迷宫中的通路和障碍。
迷宫四周为墙，对应的迷宫数组的边界元素均为1。
根据题目中的数据，设置一个数组mg如下int mg[M+2][N+2]={{1,1,1,1,1,1,1,1},{1,0,0,1,0,0,0,1},{1,1,0,0,0,1,1,1},{1,0,0,1,0,0,0,1},{1,0,0,0,0,0,0,1},{1,1,1,1,1,1,1,1}};在算法中用到的栈采用顺序存储结构，将栈定义为Struct{ int i; //当前方块的行号int j; //当前方块的列号int di; //di是下一个相邻的可走的方位号}st[MaxSize];// 定义栈int top=-1 //初始化栈三、算法设计要寻找一条通过迷宫的路径，就必须进行试探性搜索，只要有路可走就前进一步，无路可进，换一个方向进行尝试；当所有方向均不可走时，则沿原路退回一步（称为回溯），重新选择未走过可走的路，如此继续，直至到达出口或返回入口（没有通路）。
在探索前进路径时，需要将搜索的踪迹记录下来，以便走不通时，可沿原路返回到前一个点换一个方向再进行新的探索。
后退的尝试路径与前进路径正好相反，因此可以借用一个栈来记录前进路径。
方向：每一个可通点有4个可尝试的方向，向不同的方向前进时，目的地的坐标不同。
预先把4个方向上的位移存在一个数组中。
如把上、右、下、左（即顺时针方向）依次编号为0、1、2、3.其增量数组move[4]如图3所示。
move[4] x y0 -1 01 0 12 1 03 0 -1图2数组move[4]方位示意图如下：通路：通路上的每一个点有3个属性：一个横坐标属性i、一个列坐标属性j和一个方向属性di，表示其下一点的位置。
如果约定尝试的顺序为上、右、下、左（即顺时针方向），则每尝试一个方向不通时，di值增1，当d增至4时，表示此位置一定不是通路上的点，从栈中去除。
在找到出口时，栈中保存的就是一条迷宫通路。
（1）下面介绍求解迷宫（xi,yj）到终点（xe,ye）的路径的函数：先将入口进栈（其初始位置设置为—1），在栈不空时循环——取栈顶方块（不退栈）①若该方块为出口，输出所有的方块即为路径，其代码和相应解释如下：int mgpath(int xi,int yi,int xe,int ye) //求解路径为:(xi,yi)->(xe,ye){struct{int i; //当前方块的行号int j; //当前方块的列号int di; //di是下一可走方位的方位号} st[MaxSize]; //定义栈int top=-1; //初始化栈指针int i,j,k,di,find;top++; //初始方块进栈st[top].i=xi;st[top].j=yi;st[top].di=-1;mg[1][1]=-1;while (top>-1) //栈不空时循环{i=st[top].i;j=st[top].j;di=st[top].di; //取栈顶方块if (i==xe && j==ye) //找到了出口,输出路径{printf("迷宫路径如下:\n");for (k=0;k<=top;k++){printf("\t(%d,%d)",st[k].i,st[k].j);if ((k+1)%5==0) //每输出每5个方块后换一行printf("\n");}printf("\n");return(1); //找到一条路径后返回1}②否则，找下一个可走的相邻方块若不存在这样的路径，说明当前的路径不可能走通，也就是恢复当前方块为0后退栈。
若存在这样的方块，则其方位保存在栈顶元素中，并将这个可走的相邻方块进栈（其初始位置设置为-1）求迷宫回溯过程如图4所示}从前一个方块找到相邻可走方块之后，再从当前方块找在、相邻可走方块，若没有这样的方快，说明当前方块不可能是从入口路径到出口路径的一个方块，则从当前方块回溯到前一个方块，继续从前一个方块找可走的方块。
为了保证试探的可走的相邻方块不是已走路径上的方块，如（i,j）已经进栈，在试探（i+1，j）的下一方块时，又试探道（i，j），这样会很悲剧的引起死循环，为此，在一个方块进栈后，将对应的mg数组元素的值改为-1（变为不可走的相邻方块），当退栈时（表示该方块没有相邻的可走方块），将其值恢复0，其算法代码和相应的解释如下：find=0;while (di<4 && find==0) //找下一个可走方块{di++;switch(di){case 0:i=st[top].i-1;j=st[top].j;break;case 1:i=st[top].i;j=st[top].j+1;break;case 2:i=st[top].i+1;j=st[top].j;break;case 3:i=st[top].i,j=st[top].j-1;break;}if (mg[i][j]==0) find=1;//找到下一个可走相邻方块}if (find==1) //找到了下一个可走方块{st[top].di=di; //修改原栈顶元素的di值top++; //下一个可走方块进栈st[top].i=i;st[top].j=j;st[top].di=-1;mg[i][j]=-1; //避免重复走到该方块}else //没有路径可走,则退栈{mg[st[top].i][st[top].j]=0;//让该位置变为其他路径可走方块top--; //将该方块退栈}}return(0); //表示没有可走路径,返回0（2）求解主程序建立主函数调用上面的算法，将mg和st栈指针定义为全局变量void main(){mgpath(1,1,M,N);四、界面设计设计很简单的界面，输出路径。
五、运行测试与分析图5.基本运行结果六、实验收获与思考思考：8个方向的问题1.设计思想(1)设置一个迷宫节点的数据结构。
(2)建立迷宫图形。
(3)对迷宫进行处理找出一条从入口点到出口点的路径。
(4)输出该路径。
(5)打印通路迷宫图。
初始化迷宫通过随机方法设置迷宫布局建立并输出迷宫原图搜索迷宫通路输出迷宫通路及路线图结束图6功能结构图当迷宫采用二维数组表示时，老鼠在迷宫任一时刻的位置可由数组的行列序号i，j来表示。
而从 [i],[j]位置出发可能进行的方向见下图7.如果[i],[j]周围的位置均为0值，则老鼠可以选择这8个位置中的任一个作为它的下一位置。
将这8个方向分别记作：E（东）、SE（东南）、S（南）SW（西南）W（西）、NW （西北）、N（北）和NE（东北）。
但是并非每一个位置都有8个相邻位置。
如果[i],[j]位于边界上，即i=1，或i=m，或j=1，或j=n，则相邻位置可能是3个或5个为了避免检查边界条件，将数组四周围用值为1的边框包围起来，这样二维数组maze应该声明为maze[m+2],[n+2]在迷宫行进时，可能有多个行进方向可选，我们可以规定方向搜索的次序是从东（E）沿顺时针方向进行。
为了简化问题，规定[i],[j]的下一步位置的坐标是[x],[y]，并将这8个方位伤的x和y 坐标的增量预先放在一个结构数组move[8]中（见图8）。
该数组的每个分量有两个域dx和dy。
例如要向东走，只要在j值上加上dy，就可以得到下一步位置的[x],[y]值为[i],[j+dy]。
于是搜索方向的变化只要令方向值dir从0增至7，便可以从move数组中得到从[i],[j]点出发搜索到的每一个相邻点[x],[y]。
x=i+move[dir].dxy=j+move[dir].dy图7 方向位移图图8向量差图为了防止重走原路，我们规定对已经走过的位置，将原值为0改为-1，这既可以区别该位置是否已经走到过，又可以与边界值1相区别。
当整个搜索过程结束后可以将所有的-1改回到0，从而恢复迷宫原样。
这样计算机走迷宫的方法是：采取一步一步试探的方法。
每一步都从（E）开始，按顺时针对8个方向进行探测，若某个方位上的maze[x],[y]=0，表示可以通行，则走一步；若maze[x],[y]=1，表示此方向不可通行须换方向再试。
直至8个方向都试过，maze[x],[y]均为1，说明此步已无路可走，需退回一步，在上一步的下一个方向重新开始探测。
为此需要设置一个栈，用来记录所走过的位置和方向（i，j，dir）。
当退回一步时，就从栈中退出一个元素，以便在上一个位置的下一个方向上探测，如又找到一个行进方向，则把当前位置和新的方向重新进栈，并走到新的位置。
如果探测到x=m，y=n，则已经到达迷宫的出口，可以停止检测，输出存在栈中的路径；若在某一位置的8个方向上都堵塞，则退回一步，继续探测，如果已经退到迷宫的入口（栈中无元素），则表示此迷宫无路径可通行。
2系统算法（伪代码描述）：(1)建立迷宫节点的结构类型stack[]。
(2)入迷宫图形0表示可以通1表示不可以通。
用二维数组maze[m+2][n+2]进行存储。
数组四周用1表示墙壁，其中入口点（1，1）与出口点（m，n）固定。
(3)函数path()对迷宫进行处理，从入口开始：While(!((s->top==-1)&&(dir>=7)||(x==M)&&(y==N)&&(maze[x][y]==-1))){For(扫描八个可以走的方向){If(找到一个可以走的方向){进入栈标志在当前点可以找到一个可以走的方向避免重复选择maze[x][y]=-1不再对当前节点扫描}If(八个方向已经被全部扫描过，无可以通的路){标志当前节点没有往前的路后退一个节点搜索}}If(找到了目的地){输出路径退出循环}}未找到路径(4)输出从入口点到出口点的一条路径。