非线性数据结构解决迷宫问题

非线性数据结构在解决迷宫问题中起着重要作用。迷宫问题通常可以被视为图论中的一个经典问题，其中每个交叉点或房间可以被视为图中的一个节点，而每条通道或走廊可以被视为图中的一个边。以下是一些常用的非线性数据结构及其在迷宫问题中的应用：

1. **图（Graph）**：
- **邻接矩阵（Adjacency Matrix）**：使用二维数组表示图，其中每个元素表示两个节点之间是否存在边。
- **邻接表（Adjacency List）**：使用链表或动态数组表示图，其中每个节点都有一个链表，链表中存储与该节点相邻的节点。
- **应用**：使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法遍历图，找到从起点到终点的路径。

2. **树（Tree）**：
- **二叉树（Binary Tree）**：每个节点最多有两个子节点的树结构。
- **多叉树（N-ary Tree）**：每个节点可以有多个子节点的树结构。
- **应用**：使用树的遍历算法（如前序、中序、后序或层序遍历）来探索迷宫中的路径。

3. **堆栈（Stack）**：
- **应用**：深度优先搜索（DFS）使用堆栈来存储路径。堆栈的特性是后进先出（LIFO），这使得它适合用于回溯算法。

4. **队列（Queue）**：
- **应用**：广度优先搜索（BFS）使用队列来存储路径。队列的特性是先进先出（FIFO），这使得它适合用于层次遍历。

### 示例代码（使用Python和BFS解决迷宫问题）

from collections import deque

def solve_maze(maze, start, end):
    rows, cols = len(maze), len(maze[0])
    directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]
    queue = deque([(start[0], start[1], [start])])
    visited = set([(start[0], start[1])])

    while queue:
        x, y, path = queue.popleft()

        if (x, y) == end:
            return path

        for dx, dy in directions:
            nx, ny = x + dx, y + dy

            if 0 <= nx < rows and 0 <= ny < cols and maze[nx][ny] == 0 and (nx, ny) not in visited:
                queue.append((nx, ny, path + [(nx, ny)]))
                visited.add((nx, ny))

    return None

# 示例迷宫
maze = [
    [0, 1, 0, 0, 0],
    [0, 1, 0, 1, 0],
    [0, 0, 0, 1, 0],
    [0, 1, 1, 1, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0]
]

start = (0, 0)
end = (4, 4)

result = solve_maze(maze, start, end)
print("Path found:", result)

### 解释
1. **迷宫表示**：迷宫用一个二维数组表示，其中0表示可以通过的路径，1表示墙壁。
2. **BFS算法**：使用队列来存储当前节点及其路径。
3. **方向数组**：定义四个可能的方向（上、下、左、右）。
4. **路径记录**：每一步都记录当前路径，直到找到终点。