如何使用队列实现迷宫的路径搜索，并确保搜索过程中路径的记录和回溯？请提供相关数据结构的定义和算法描述。

迷宫路径搜索是计算机科学中的经典问题，广泛应用于算法设计和数据组织。为了解决这个问题，我们通常会采用广度优先搜索（BFS）算法，并使用队列作为辅助数据结构来记录访问过的节点和路径。下面将详细介绍如何定义所需的数据结构以及如何实现搜索算法。

参考资源链接：[使用队列解决迷宫问题](https://wenku.csdn.net/doc/7zd3tarvan?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，定义迷宫中的方块结构`Box`以及顺序队列结构`QuType`。`Box`结构体包含坐标（i, j）和指向其在迷宫路径中的前一个`Box`的指针。`QuType`结构体则包含两个指针`front`和`rear`，分别指向队列的队头和队尾。

接下来，描述算法步骤：
1. 初始化队列`qu`，并将起点坐标（xi, yi）对应的`Box`入队，其前驱指针设置为-1，表示该点为路径的起点。
2. 当队列非空时，重复以下步骤：
a. 出队一个`Box`，记为当前点`current`。
b. 遍历`current`的所有未访问过的相邻方块：
i. 如果相邻方块是出口，则记录路径并结束搜索。
ii. 如果相邻方块不是墙壁且未被访问过，则创建一个新的`Box`对象表示该方块，并将其入队，同时将`current`作为新方块的前驱。
3. 如果搜索成功，从出口开始，通过前驱指针反向遍历`Box`链表，回溯并记录整个路径。

在实现时，需要确保队列的操作（入队、出队、判断空）都是高效的。此外，为了避免重复访问，通常需要一个标记数组来记录哪些位置已被访问过。

这种使用队列进行迷宫路径搜索的方法能够有效地找到从入口到出口的最短路径。这是因为广度优先搜索从起点开始，逐层向外扩展，保证了最先到达出口的路径是最短的。

掌握了这种算法设计后，读者可以深入学习更复杂的搜索算法和数据结构的应用。为了进一步提升理解和实践能力，推荐阅读《使用队列解决迷宫问题》，该资料详细讲解了队列在迷宫问题中的应用，提供了清晰的算法描述和实际代码示例，能够帮助你更全面地掌握这一技术点。

参考资源链接：[使用队列解决迷宫问题](https://wenku.csdn.net/doc/7zd3tarvan?spm=1055.2569.3001.10343)