python迷宫问题算法

解决迷宫问题的一个常用算法是深度优先搜索（DFS）。

在DFS中，我们从起点开始，沿着一个方向走到底，然后回溯到之前的节点，尝试另一个方向。我们可以用递归实现DFS，每次递归将当前节点标记为已访问，然后对当前节点的所有未访问邻居进行递归访问。当我们到达终点或者所有路径都被尝试过后，我们就可以结束搜索。

在迷宫问题中，我们可以用一个二维数组来表示迷宫。其中，0表示墙壁，1表示可以通过的路。我们需要记录每个节点是否已经被访问过，以避免重复访问。

下面是一个简单的Python代码实现深度优先搜索解决迷宫问题：

def dfs(maze, visited, x, y, end_x, end_y):
    if x == end_x and y == end_y:
        return True
    
    # 标记当前节点为已访问
    visited[x][y] = True
    
    # 尝试四个方向
    directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]
    for dx, dy in directions:
        new_x, new_y = x + dx, y + dy
        # 判断新节点是否合法
        if 0 <= new_x < len(maze) and 0 <= new_y < len(maze[0]) and \
            not visited[new_x][new_y] and maze[new_x][new_y] == 1:
            if dfs(maze, visited, new_x, new_y, end_x, end_y):
                return True
    
    # 回溯
    visited[x][y] = False
    return False

在调用dfs函数时，我们需要传入迷宫、访问状态、起点坐标和终点坐标。如果返回True，则说明可以从起点到达终点；否则，说明无法到达终点。