机器人走迷宫 描述 有一个n*m格的迷宫(表示有n行、m列)，其中有可走的也有不可走的，如果用1表示不可以走，0表示可以走，现 要求从第一行第一-列[0，0]走到最后- 行最后一列[n-1, m-1]。现在要你编程找出所有可行的道路，要求所走的路中没有重复的点，走时只能是上下左右四个方向[优先级如下左上右下]。输入点阵必须保证有一种方案。 输入 第一行是两个数n，m (1<m, n< 15),接下来是m行n列由1和0组成的数据。 输出 输出可走的路径、步数 计算并输出最长路径和最短路径的差值 输入样例1凹 输出样例1 55 000000101001100011010θ0θθθ (0,0)->(0,1)->(0,2)->(0,3)->(0.4)->(1,4)->(2, 4)->(2.3)->(3,3)->(4,3)->(4,4) Step=10 (0,8)->(1,0)->(2.8)->(3,0)->(4,0)->(4.1)->(4, 2)->(4,3)->(4,4) Step=8

这是一个求解迷宫路径的问题，以下是一个可能的解法：

1. 首先，读入输入数据，将迷宫转化为一个由 1 和 0 组成的矩阵。
2. 使用深度优先搜索（DFS）算法来寻找迷宫路径。从起点开始，按照上下左右的顺序依次尝试移动，如果某个方向可以走，则标记这个点已经被访问过，继续在这个方向上搜索。如果在某个方向上走到了终点，则记录这条路径并返回。
3. 通过不断尝试不同的路径，可以找到所有可行的道路，并输出这些路径以及每条路径的步数。
4. 计算所有路径的步数的最大值和最小值，输出它们的差值即可。

以下是可能的 Python 代码实现，仅供参考：

def dfs(x, y, path):
    # 如果已经走到终点，记录当前路径并返回
    if x == n-1 and y == m-1:
        paths.append(path)
        return
    
    # 按照左上右下的顺序尝试移动
    for dx, dy in [(-1, 0), (0, -1), (0, 1), (1, 0)]:
        nx, ny = x + dx, y + dy
        if 0 <= nx < n and 0 <= ny < m and maze[nx][ny] == 0 and (nx, ny) not in visited:
            visited.add((nx, ny))
            dfs(nx, ny, path + [(nx, ny)])
            visited.remove((nx, ny))

# 读入输入数据
n, m = map(int, input().split())
maze = [list(map(int, input())) for _ in range(n)]

# 初始化变量并调用 DFS
visited = set([(0, 0)])
paths = []
dfs(0, 0, [(0, 0)])

# 输出所有路径和步数
for path in paths:
    print('->'.join([f'({x},{y})' for x, y in path]), f'Step={len(path)}')

# 计算并输出最长路径和最短路径的差值
path_lengths = [len(path) for path in paths]
print(max(path_lengths) - min(path_lengths))

需要注意的一点是，这个算法使用了深度优先搜索，可能会在某些迷宫中出现死循环或爆栈的情况。为了防止这种情况，可以使用广度优先搜索（BFS）或迭代加深搜索（IDS）等算法。