以一个m*n的长方阵表示迷宫，0和1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，求出一条从入口到出口的最短通路，或得出没有通路的结论

要解决这个问题，我们可以使用广度优先搜索（BFS）算法来寻找从入口到出口的最短路径。BFS是一种遍历或搜索树或图的算法，它从根节点开始，逐层向外扩展，直到找到所需的节点。在迷宫中，我们将从入口开始，探索所有可能的通路，直到找到出口。

以下是该算法的基本步骤：

1. 创建一个与迷宫大小相同的队列，用于存放待探索的节点。
2. 创建一个同样大小的矩阵，用于标记节点的访问状态和记录路径。
3. 将入口节点加入队列，并将其在访问矩阵中标记为已访问。
4. 如果队列非空，循环执行以下操作：
a. 从队列中取出一个节点，检查该节点是否为出口。如果是，记录路径并结束搜索。
b. 将该节点四周的通路节点（值为0且未被访问过）加入队列，并在访问矩阵中标记为已访问。
c. 为每个加入队列的节点记录其父节点，以便最后可以追溯出一条路径。
5. 如果所有通路节点都被访问过，而队列为空，则说明没有通路可以到达出口。

伪代码示例如下：

function BFS(maze, start, end):
    rows, cols = maze.length, maze[0].length
    visited = matrix of size rows * cols, initialized with false
    queue = queue of node pairs (x, y)
    parent = matrix of size rows * cols, initialized with null
    
    if maze[start.x][start.y] == 0:
        queue.enqueue((start.x, start.y))
        visited[start.x][start.y] = true
        parent[start.x][start.y] = null
    
    directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]  // 右、下、左、上
    
    while not queue.isEmpty():
        (x, y) = queue.dequeue()
        
        if (x, y) == end:
            return reconstructPath(parent, start, end)
        
        for (dx, dy) in directions:
            newX, newY = x + dx, y + dy
            if newX >= 0 and newY >= 0 and newX < rows and newY < cols and
               maze[newX][newY] == 0 and not visited[newX][newY]:
                queue.enqueue((newX, newY))
                visited[newX][newY] = true
                parent[newX][newY] = (x, y)
    
    return null // 没有找到通路

function reconstructPath(parent, start, end):
    path = []
    while end is not null:
        path.prepend(end)
        end = parent[end.x][end.y]
    return path

注意：`reconstructPath`函数用于回溯找到的路径，从出口开始，按照每个节点的父节点向入口方向追溯，直到到达起点。