头歌python迷宫问题

### Python 编程实现迷宫问题解决方案

#### 使用深度优先搜索 (DFS)

在解决迷宫问题时，深度优先搜索是一种常用的方法。这种方法利用栈来追踪路径并尝试找到出口。

def dfs(maze, start, end):
    stack = [(start[0], start[1])]
    visited = set()
    
    while stack:
        x, y = stack.pop()
        
        if (x, y) == end:
            return True
        
        if (x, y) not in visited and maze[x][y] != '#':
            visited.add((x, y))
            
            for dx, dy in ((0,-1), (-1,0), (0,1), (1,0)):
                nx, ny = x + dx, y + dy
                
                if 0 <= nx < len(maze) and 0 <= ny < len(maze[0]):
                    stack.append((nx, ny))
                    
    return False

这段代码定义了一个`dfs()`函数，该函数接收三个参数：迷宫列表、起点坐标以及终点坐标[^2]。

#### 迷宫表示方法

通常情况下，迷宫可以用二维字符数组来表示。“#”代表墙壁，“ ”为空白区域，即可以通过的地方；而起始位置和目标位置则分别由特定的标记指出。

#### 广度优先搜索 (BFS)

另一种常见的解法是采用广度优先搜索策略。相比于DFS,BFS能够保证找到最短路径到达目的地。

from collections import deque

def bfs(maze, start, goal):
    queue = deque([start])
    seen = {start}
    
    path = []
    
    while queue:
        current_position = queue.popleft()

        if current_position == goal:
            break
            
        neighbors = get_neighbors(current_position)
        
        for neighbor in neighbors:
            if neighbor not in seen and maze[neighbor[0]][neighbor[1]] != "#":
                seen.add(neighbor)
                queue.append(neighbor)
                
                # 记录路径以便后续回溯
                path.append((current_position, neighbor))

    return reconstruct_path(path, start, goal)

这里实现了基于队列的数据结构来进行层次遍历的过程，并且记录下了每一步移动的方向以供最后重建完整的行走路线[^4]。

#### 动态迷宫生成

对于更复杂的场景，还可以考虑创建动态变化的迷宫环境。这不仅增加了趣味性也提高了挑战难度。借助于Pygame这样的第三方库可以帮助快速构建图形界面下的互动体验[^3]。