如何使用C++解决二维数组的最短路径问题？请结合2019常州市程序设计小能手比赛的试题进行解答。

解决二维数组中的最短路径问题通常涉及到图论中的广度优先搜索（BFS）算法。《2019常州市程序设计小能手比赛试题.pdf》中包含的题目可以作为实际案例来练习和理解这一概念。

参考资源链接：[2019常州市程序设计小能手比赛试题.pdf](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac1acce7214c316eaa43?spm=1055.2569.3001.10343)

在二维数组中，你可以将每个单元格视为图中的一个节点，如果两个单元格相邻（上、下、左、右），则它们之间有一条边。最短路径问题就是找到从起点到终点的最短路径长度。以下是解题步骤：

1. 初始化一个同样大小的二维数组，用来存储到达每个单元格的最短路径长度。初始值可以设为一个较大值，表示不可达。
2. 创建一个队列，用于BFS搜索。将起点加入队列，并将其在最短路径长度数组中的值设为0。
3. 从队列中取出元素，检查其四个方向的相邻单元格。如果相邻单元格未访问过，并且可以到达（没有障碍物），则更新其最短路径长度，并将该单元格加入队列。
4. 重复步骤3，直到队列为空，这时所有可达的单元格的最短路径长度都已确定。
5. 检查终点的最短路径长度，即为所求结果。

示例代码如下：

    // 假设grid是二维数组，其中0表示通路，1表示障碍物
    // start和end分别是起点和终点的坐标
    int BFS(const vector<vector<int>>& grid, pair<int, int> start, pair<int, int> end) {
        int rows = grid.size();
        int cols = grid[0].size();
        vector<vector<int>> dist(rows, vector<int>(cols, INT_MAX));
        queue<pair<int, int>> q;
        
        dist[start.first][start.second] = 0;
        q.push(start);
        
        int dir[4][2] = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};
        
        while (!q.empty()) {
            auto [r, c] = q.front();
            q.pop();
            
            if (r == end.first && c == end.second) {
                return dist[end.first][end.second];
            }
            
            for (auto& d : dir) {
                int nr = r + d[0];
                int nc = c + d[1];
                
                if (nr >= 0 && nr < rows && nc >= 0 && nc < cols && grid[nr][nc] == 0 && dist[nr][nc] == INT_MAX) {
                    dist[nr][nc] = dist[r][c] + 1;
                    q.push({nr, nc});
                }
            }
        }
        
        return -1; // 如果终点不可达
    }

通过这种方式，你不仅能够解决2019常州市程序设计小能手比赛中的二维数组最短路径问题，还能够掌握图的广度优先搜索算法的基本实现。进一步深入学习可以查看《2019常州市程序设计小能手比赛试题.pdf》中的其他相关题目，这些题目将帮助你巩固和扩展你的知识。

参考资源链接：[2019常州市程序设计小能手比赛试题.pdf](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac1acce7214c316eaa43?spm=1055.2569.3001.10343)