课程设计迷宫问题求解

课程设计中的迷宫问题求解通常是一个经典的计算机科学和算法练习，目的是模拟一个机器人在迷宫中寻找最短路径从起点到终点的过程。这个问题常常用于教学动态规划、图搜索算法（如深度优先搜索或广度优先搜索）以及启发式搜索（如A*搜索）等概念。
下面是迷宫问题求解的基本步骤：

定义问题空间：建立一个表示迷宫的二维矩阵，其中0代表可通行的路径，1代表墙壁或障碍物。

状态表示：用坐标表示机器人的位置，通常初始状态为起点，目标状态为终点。

搜索算法：

深度优先搜索（DFS）：尝试沿着一条路径深入探索，直到到达终点或无法继续。
广度优先搜索（BFS）：先探索所有相邻的节点，然后逐渐扩展范围，保证找到最短路径。
A*搜索：结合了距离估价函数，优先考虑离目标近且代价低的节点。

路径记录：在搜索过程中，记录每个节点的前驱节点，以便于回溯找到最优路径。

路径回溯：当找到终点时，利用前驱节点记录回溯生成实际路径。