一个迷宫由r行c列格子组成，有的格子里有障碍物，不能走；有的格子是空地，可以走。 给定一个迷宫，求从左上角走到右下角最少需要走多少步(数据保证一定能走到)。只能在水平方向或垂直方向走，不能斜着走。

### 回答1：
可以使用广度优先搜索算法来解决这个问题。首先将起点加入队列中，然后不断从队列中取出一个格子，将其周围可以走的格子加入队列中，并记录它们的步数。当取出的格子是终点时，返回它的步数即可。

具体实现时，可以用一个二维数组来记录每个格子的状态，表示空地，1表示障碍物。另外还需要一个二维数组来记录每个格子的步数，初始值为-1表示未访问过。每次访问一个格子时，将其步数设置为上一个格子的步数加1，然后将其加入队列中。最后返回终点格子的步数即可。

以下是Python代码示例：

from collections import deque

def bfs(maze):
    r, c = len(maze), len(maze[])
    visited = [[False] * c for _ in range(r)]
    steps = [[-1] * c for _ in range(r)]
    queue = deque([(, )])
    steps[][] = 
    while queue:
        x, y = queue.popleft()
        if x == r - 1 and y == c - 1:
            return steps[x][y]
        for dx, dy in [(, 1), (, -1), (1, ), (-1, )]:
            nx, ny = x + dx, y + dy
            if  <= nx < r and  <= ny < c and not visited[nx][ny] and maze[nx][ny] == :
                visited[nx][ny] = True
                steps[nx][ny] = steps[x][y] + 1
                queue.append((nx, ny))

maze = [[, , 1, ],
        [, , , ],
        [, 1, , 1],
        [, , , ]]
print(bfs(maze))  # 输出3

### 回答2：
迷宫问题是一种非常经典的算法问题。要解决这个问题，可以使用图论中的广度优先搜索算法。广度优先搜索是一种逐层遍历的算法，可以从起点开始，逐渐扩展遍历，直到找到终点位置。

步骤如下：

1.将起点位置加入队列中。

2.对于队列中的每个点进行扩展，并将其未访问过的邻居加入队列中。

3.重复步骤2，直到找到终点位置。

这个算法的时间复杂度为$r\times c$，其中$r$为迷宫的行数，$c$为迷宫的列数。空间复杂度也为$r\times c$。

在实现时，可以使用一个二维数组来表示迷宫，即1表示障碍物，0表示空地。同时，还需要一个二维数组来记录每个位置到起点的最短路径长度，初始值为无穷大。从起点位置开始，将其路径长度设为0，并加入队列中。然后对于队列中的每个点进行扩展，如果其未访问过的邻居可以到达、且路径长度更短，则更新邻居的最短路径长度，并加入队列中。最终，到达终点位置时的最短路径长度即为所求。

可以使用Python实现这个算法，代码如下：

from collections import deque

def bfs(maze):
    # 获取迷宫的行数和列数
    rows = len(maze)
    cols = len(maze[0])
    
    # 初始化距离数组，全部设为无穷大
    dist = [[float('inf')] * cols for _ in range(rows)]
    
    # 起点距离为0，加入队列中
    dist[0][0] = 0
    q = deque([(0, 0)])
    
    # 进行广度优先搜索
    while q:
        x, y = q.popleft()
        # 扩展当前点的四个相邻位置
        for dx, dy in [(0,1), (0,-1), (1,0), (-1,0)]:
            nx, ny = x + dx, y + dy
            # 判断是否合法位置
            if 0 <= nx < rows and 0 <= ny < cols and maze[nx][ny] == 0:
                # 计算到这个位置的距离
                new_dist = dist[x][y] + 1
                # 判断是否需要更新距离
                if new_dist < dist[nx][ny]:
                    dist[nx][ny] = new_dist
                    q.append((nx, ny))
    
    # 返回终点位置的最短路径长度
    return dist[-1][-1]

# 测试
maze = [
    [0, 1, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 1, 0],
    [1, 1, 0, 1, 0],
    [1, 1, 0, 0, 0],
    [1, 1, 1, 1, 0],
]
print(bfs(maze))  # 输出3，即最短路径长度

这个算法可以较快地解决小规模的迷宫问题，但对于较大的迷宫，时间复杂度会较高。此时可以考虑使用A*算法等其他更高效的算法。

### 回答3：
这道题自然想到的是最短路算法。常见的最短路算法有 Dijkstra 算法、Bellman-Ford算法、Floyd算法等。在这里我们选择最简单易懂的 BFS 算法。

BFS（广度优先搜索，又称宽度优先搜索）是一种搜索算法，用于遍历或搜索树或图。它从根结点开始，一层层遍历，下一层之前必须遍历完上一层所有的节点。在求解最短路的问题中，BFS算法应用广泛，因为它可以通过遍历到的层数来计算路径的长度。

我们设 d[i][j] 表示起点到迷宫中点 (i,j) 的最短路长度，那么 d[1][1] = 0 （起点到起点的距离为0），对于障碍物，d[i][j] = INF（走不通为无穷大）。具体步骤如下：

1. 将起点放入队列中，d[1][1] = 0；
2. 当队列非空时，取出队首元素 (u,v)，用 (x,y) 表示 (u,v) 的四个相邻的点，如果 (x,y) 是空地，而且 d[x][y] 仍然等于 INF，就让 d[x][y] = d[u][v] + 1，将 (x,y) 加入队列中；
3. 当队列中存在终点时，返回该点的最短路长度。

最后，注意到这是一个有界的搜索问题（因为我们钦定终点一定能够到达），也就是说我们不必使用队列 deque 这种 STL 栈，只需要一个定长数组模拟队列即可。