在一个标准8x8的国际象棋棋盘上，棋盘中有些格子是可能有障碍物的。已知骑士的 初始位置S和目标位置E，你的任务是计算出骑士 最少需要多少步可以从初始位置S到达目标位置 E，若无法到达目标位置E，输出“不可到达”。 注意：骑士只能进行“日”字行对角跳（如下图1所 示，n为初始位置，x为其实下一步可到达的位置），棋盘上有障碍物的格子不能到达，写出算法

这是一个典型的最短路径问题，我们可以使用广度优先搜索算法（BFS）来解决。

首先，我们需要将棋盘中的障碍物标记出来。对于每一个格子，我们可以使用一个二维数组来表示，0表示该格子可以到达，1表示该格子有障碍物。

然后，我们创建一个队列，将初始位置S加入队列。同时，我们创建一个二维数组dis，用于记录骑士到每个格子的最短距离。初始时，我们将所有格子的距离设为无穷大，将初始位置S的距离设为0。

接下来，我们开始进行BFS搜索。每次从队列中取出一个位置，遍历该位置的八个相邻位置，如果该位置可以到达且没有被访问过，就将其加入队列，并更新其距离为当前位置的距离加1。如果当前位置为目标位置E，则搜索结束，返回距离dis[E.x][E.y]。

如果搜索结束后，目标位置E的距离为无穷大，则说明无法到达目标位置E，输出“不可到达”。

以下是Python代码实现：

from collections import deque

# 定义骑士的八个方向
dx = [-2, -1, 1, 2, 2, 1, -1, -2]
dy = [1, 2, 2, 1, -1, -2, -2, -1]

def bfs(s, e, board):
    # 初始化距离数组，所有格子距离初始位置为无穷大
    dis = [[float('inf')] * 8 for _ in range(8)]
    dis[s[0]][s[1]] = 0
    
    # 创建队列，加入初始位置
    q = deque()
    q.append(s)
    
    while q:
        x, y = q.popleft()
        # 遍历八个方向
        for i in range(8):
            nx, ny = x + dx[i], y + dy[i]
            if 0 <= nx < 8 and 0 <= ny < 8 and board[nx][ny] == 0:
                if dis[nx][ny] > dis[x][y] + 1:
                    dis[nx][ny] = dis[x][y] + 1
                    q.append((nx, ny))
        if (x, y) == e:
            return dis[x][y]
    
    return "不可到达"

# 测试
board = [[0] * 8 for _ in range(8)]
board[2][3] = 1
board[3][5] = 1
board[4][1] = 1
board[5][3] = 1
s = (0, 0)
e = (7, 7)
print(bfs(s, e, board))  # 输出14