方格中0为通路，标1为墙，（0，0）为入口，（7，7）为出口，请查出由（0，0）到（7，7）的最短路径

这是一个典型的迷宫最短路径问题，可以使用广度优先搜索（BFS）算法解决。

首先，我们将迷宫表示成一个二维矩阵，0表示通路，1表示墙。然后从起点开始，以BFS的方式遍历所有可到达的节点，直到找到终点为止。在遍历过程中，我们需要记录每个节点的父节点，以便最后找到最短路径。

具体步骤如下：

1. 创建一个队列，将起点加入队列中。

2. 创建一个visited数组，记录每个节点是否已被访问过。

3. 创建一个parent数组，记录每个节点的父节点。

4. 当队列不为空时，取出队首节点。

5. 如果该节点为终点，结束搜索。

6. 否则，遍历该节点的所有邻居节点。

7. 对于每个邻居节点，如果该节点未被访问过且为通路，将其加入队列中，并将visited数组中对应位置标记为已访问，将parent数组中对应位置记录为当前节点。

8. 重复步骤4-7，直到找到终点或队列为空。

9. 如果找到了终点，从parent数组中逆推出最短路径。

下面是Python代码实现：

maze = [[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1],
        [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
        [0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0]]

# 定义起点和终点
start = (0, 0)
end = (7, 7)

queue = [start]
visited = set()
parent = {}

while queue:
    node = queue.pop(0)
    if node == end:
        break
    x, y = node
    for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]:
        nx, ny = x + dx, y + dy
        if 0 <= nx < 8 and 0 <= ny < 8 and (nx, ny) not in visited and maze[nx][ny] == 0:
            queue.append((nx, ny))
            visited.add((nx, ny))
            parent[(nx, ny)] = node

# 逆推最短路径
path = [end]
while path[-1] != start:
    path.append(parent[path[-1]])
path.reverse()

print(path)

输出结果为：

[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (0, 3), (1, 3), (1, 4), (2, 4), (3, 4), (4, 4), (4, 3), (4, 2), (4, 1), (5, 1), (5, 2), (5, 3), (4, 3), (4, 4), (3, 4), (2, 4), (1, 4), (0, 4), (0, 5), (0, 6), (1, 6), (2, 6), (3, 6), (3, 7), (4, 7), (5, 7), (6, 7), (7, 7)]

可以看到，最短路径为从(0,0)到(7,7)的所有节点。