使用广度优先算法生成解决迷宫路径问题的python代码

好的，以下是使用广度优先算法生成解决迷宫路径问题的 Python 代码：

from queue import Queue

# 迷宫地图，其中 0 表示可走的路，1 表示障碍物
maze = [
    [0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 1, 0, 1, 0],
    [0, 0, 1, 0, 0],
    [1, 0, 0, 1, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0]
]

# 迷宫的行数和列数
n = len(maze)
m = len(maze[0])

# 起点和终点坐标
start_pos = (0, 0)
end_pos = (n-1, m-1)

# 定义四个方向的偏移量
directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]

# 广度优先算法
def bfs():
    # 初始化队列和起点
    q = Queue()
    q.put(start_pos)
    visited = set()
    visited.add(start_pos)
    prev = {}  # 记录路径的前一个位置

    # 开始搜索
    while not q.empty():
        cur_pos = q.get()

        # 判断是否到达终点
        if cur_pos == end_pos:
            return True, prev

        # 搜索当前位置的四个方向
        for d in directions:
            next_pos = (cur_pos[0]+d[0], cur_pos[1]+d[1])

            # 判断下一个位置是否越界或者是障碍物
            if next_pos[0] < 0 or next_pos[0] >= n or next_pos[1] < 0 or next_pos[1] >= m or maze[next_pos[0]][next_pos[1]] == 1:
                continue

            # 判断下一个位置是否已经访问过
            if next_pos not in visited:
                q.put(next_pos)
                visited.add(next_pos)
                prev[next_pos] = cur_pos

    # 没有找到终点
    return False, prev

# 调用广度优先搜索函数
found, prev = bfs()

if found:
    # 构建路径
    path = [end_pos]
    cur = end_pos
    while cur != start_pos:
        cur = prev[cur]
        path.append(cur)
    path.reverse()

    # 输出路径
    print("可以到达终点！路径为：")
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            if (i, j) in path:
                print("★", end="")
            elif maze[i][j] == 1:
                print("■", end="")
            else:
                print("□", end="")
        print()
else:
    print("无法到达终点！")

这段代码与之前的代码唯一不同的地方是在输出路径时，将路径上的位置用星号（★）标记，将障碍物用实心方块（■）标记，将其他位置用空心方块（□）标记。这样，输出的结果就是一个带有路径的迷宫地图。