设计算法生成一个N*M的迷宫,并完成迷宫的阻值和存储。图形化实现两种不同的迷宫路由算法,广度优先算法和深度优先算法的c++代码

创建一个N*M大小的迷宫，并为其设置阻值和存储可以分为几个步骤：

1. **初始化迷宫**：
- 创建一个二维数组表示迷宫，通常用0表示空地，1表示墙壁。
- 设置随机起点（例如左上角）和终点。

2. **随机填充墙壁**：
- 使用某种策略（如Prim's算法或Kruskal's算法）随机选择一些边变为墙壁，使得起点和终点之间形成一条路径。

3. **设置阻值**：
- 对于每个节点，可以从起点开始，每经过一个墙壁增加一个单位阻值（比如1），到达终点的阻值即为迷宫的总阻值。

4. **存储数据结构**：
- 可以使用邻接矩阵或邻接表来存储迷宫的信息，便于搜索。

5. **图形化实现**：
- 这部分需要一个GUI库，如Qt或SFML，用于绘制迷宫地图和显示路径。这里仅提供伪代码：

      // 定义迷宫类，包含二维数组、阻值和搜索函数
      class Maze {
        public:
          int* maze;
          int totalResistance;
          // ...其他函数...
        
        void drawmaze();
        void bfs(int start, int end);
        void dfs(int start, int end);
      };

      void Maze::drawmaze() { ... } // 用图形库渲染迷宫
      void Maze::bfs(int start, int end) { ... } // 广度优先搜索实现
      void Maze::dfs(int start, int end) { ... } // 深度优先搜索实现

**广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）C++代码示例**：

// BFS代码简化版
void Maze::bfs(int start, int end) {
  vector<int> visited; // 记录已访问节点
  queue<int> q; // 存储待探索节点

  q.push(start);
  visited[start] = 0;

  while (!q.empty()) {
    int curr = q.front(); q.pop();
    if (curr == end) break;

    for (int neighbor : adj[curr]) { // 邻接列表相邻节点
      if (visited[neighbor] == 0) {
        visited[neighbor] = visited[curr] + 1;
        q.push(neighbor);
      }
    }
  }

  // ...处理找到路径后的操作...
}

// DFS代码简化版
void Maze::dfs(int start, int end) {
  vector<int> visited; // 记录已访问节点
  stack<int> s; // 存储待探索节点

  visited[start] = 1;
  s.push(start);

  while (!s.empty()) {
    int curr = s.top(); s.pop();
    if (curr == end) break;

    for (int neighbor : adj[curr]) { // 邻接列表相邻节点
      if (visited[neighbor] == 0) {
        visited[neighbor] = 1;
        s.push(neighbor);
      }
    }
  }

  // ...处理找到路径后的操作...
}

注意：以上代码仅为简化版本，实际应用中需要处理边界情况和错误检查，并且图形化部分需要结合具体的UI库来编写。