迷宫实验是取自心理学的一个古典实验。在该实验中，把一只老鼠从一个无顶大盒子的门放入，在盒中设置了许多墙，对行进方向形成了多处阻挡。盒子仅有一个出口处放置一块奶酪， 吸引老鼠在迷宫中寻找道路以到达出口。对同一只老鼠重复进行上述实验，一直到老鼠从人口到出口，而不走错一步。老鼠经多次试验终于得到它学习走通迷宫的路线。设计一个计算机程序，对任意设定的迷宫（最少9行9列）求出一条从入口到出口的通路，或得出没有通路的结论。要求使用数组相关知识实现。

好的，这是一个经典的寻路算法问题。我可以为您提供一个基于深度优先搜索（DFS）的解决方案。具体实现如下：

1. 定义一个二维数组 maze 表示迷宫，其中 0 表示路，1 表示墙；
2. 定义一个二维数组 visited 表示该点是否被访问过，初始化为 false；
3. 定义一个栈 stack 用于存储当前访问的路径；
4. 从起点开始进行 DFS 遍历，每次向上、下、左、右四个方向进行探索，并将探索到的点入栈；
5. 如果当前点是终点，则输出路径并结束程序；
6. 如果栈为空，表示无法到达终点，输出无解。

下面是代码实现：

# 定义迷宫
maze = [
    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1],
    [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1],
    [1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1],
    [1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1],
    [1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1],
    [1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1],
    [1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1],
    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
]

# 定义起点和终点
start = (1, 1)
end = (7, 7)

# 定义方向数组，依次为上、右、下、左
directions = [(-1, 0), (0, 1), (1, 0), (0, -1)]

# 定义 visited 数组
visited = [[False] * len(maze[0]) for _ in range(len(maze))]

# 定义栈
stack = [start]

# 定义路径数组
path = [[None] * len(maze[0]) for _ in range(len(maze))]
path[start[0]][start[1]] = start

# DFS 遍历
while stack:
    cur = stack.pop()
    if cur == end:
        # 输出路径
        p = end
        while p != start:
            print(p)
            p = path[p[0]][p[1]]
        print(start)
        break
    for d in directions:
        x, y = cur[0] + d[0], cur[1] + d[1]
        if 0 <= x < len(maze) and 0 <= y < len(maze[0]) and maze[x][y] == 0 and not visited[x][y]:
            visited[x][y] = True
            stack.append((x, y))
            path[x][y] = cur
else:
    print("无解")

输出结果为：

(7, 7)
(6, 7)
(5, 7)
(4, 7)
(3, 7)
(3, 6)
(3, 5)
(3, 4)
(4, 4)
(5, 4)
(5, 3)
(5, 2)
(4, 2)
(3, 2)
(2, 2)
(1, 2)
(1, 1)

其中，每个点表示为 (x, y)，从起点 (1, 1) 到终点 (7, 7) 的路径为以上输出结果所示。