如何使用二维数组表示迷宫，并通过栈实现深度优先搜索算法找出通路？请提供完整的代码示例。

迷宫问题是一个经典的算法问题，它不仅能够锻炼我们的编程能力，还能加深对数据结构和算法的理解。《迷宫问题解决：数据结构与算法实现》这本资料详细讲解了迷宫问题的各个解决方案，非常适合你现在的学习需求。

参考资源链接：[迷宫问题解决：数据结构与算法实现](https://wenku.csdn.net/doc/4343mpc53p?spm=1055.2569.3001.10343)

在解决迷宫问题时，首先需要定义迷宫的数据结构，通常使用二维数组表示，其中每个元素可以是0或1，分别代表可通行位置和障碍。随后，要实现深度优先搜索算法，使用栈来存储路径，并进行递归回溯以找到入口到出口的通路。

以下是使用Python实现的示例代码，它展示了如何定义迷宫、初始化数据结构、随机生成迷宫、使用DFS和栈来求解通路，并最终输出通路：

import random

# 定义迷宫大小
m, n = 10, 10
# 初始化迷宫，0表示通路，1表示障碍
maze = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(m)]

# 随机生成迷宫，填充障碍物
for i in range(m):
    for j in range(n):
        maze[i][j] = random.choice([0, 1])

# 定义移动方向，上下左右
directions = [(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)]

# DFS求解迷宫通路
def Mazepath(maze, x, y, stack):
    if x == m-1 and y == n-1:  # 到达出口
        stack.append((x, y))
        return True
    if x < 0 or x >= m or y < 0 or y >= n or maze[x][y] == 1:
        return False  # 边界或障碍
    stack.append((x, y))
    maze[x][y] = 2  # 标记已访问

    # 四个方向递归搜索
    for dx, dy in directions:
        if Mazepath(maze, x+dx, y+dy, stack):
            return True
    stack.pop()  # 回溯
    maze[x][y] = 0  # 恢复未访问状态
    return False

# 寻找通路并打印
stack = []
if Mazepath(maze, 0, 0, stack):
    # 输出通路
    for pos in stack:
        print(f

参考资源链接：[迷宫问题解决：数据结构与算法实现](https://wenku.csdn.net/doc/4343mpc53p?spm=1055.2569.3001.10343)