迷宫问题：编写一个求解迷宫问题的程序，要求输出迷宫的所有路径，并求最短路径长度及最短路径。规定：S：迷宫的入口 D：迷宫的出口 X：障碍物，无法从这里通过 *：空地 搜索顺序优先度：

迷宫问题是经典的图搜索算法问题，通常使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来解决。对于寻找所有路径，DFS更适合，因为它能够遍历到任意路径直到找到目标；而BFS则适合找寻最短路径，因为它的搜索顺序是按距离递增的。

下面是一个简单的Python示例，使用BFS来求解最短路径和输出所有路径：

from collections import deque

# 定义迷宫地图，S代表入口，D代表出口，X表示障碍
maze = [
    ['S', '*', '*', '*'],
    ['*', 'X', '*', '*'],
    ['*', '*', '*', 'D']
]

def is_valid(i, j):
    return 0 <= i < len(maze) and 0 <= j < len(maze[0]) and maze[i][j] != 'X'

def bfs(start, end, maze):
    visited = [[False]*len(maze[0]) for _ in range(len(maze))]
    queue = deque([(start, [start])])
    visited[start[0]][start[1]] = True

    while queue:
        x, path = queue.popleft()
        if x == end:
            print("Path found:", path)
            return len(path) - 1  # 返回路径长度

        for dx, dy in [(0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)]:  # 上下左右四个方向
            nx, ny = x + dx, y + dy
            if is_valid(nx, ny) and not visited[nx][ny]:
                visited[nx][ny] = True
                queue.append((nx, path + [nx]))

# 调用函数并获取最短路径长度
shortest_path_length = bfs((0, 0), (len(maze)-1, len(maze[0])-1), maze)

print(f"Shortest path length: {shortest_path_length}")

在这个例子中，我们首先初始化了一个访问矩阵和队列，然后按照BFS的步骤遍历迷宫。当发现终点时，会打印出到达终点的路径。同时，我们会计算并返回最短路径的长度。