给定一个M×N的迷宫图、入口与出口、行走规则。求一条从 指定入口到出口的路径。所求路径必须是简单路径，即路径不重复。 行走规则：上、下、左、右相邻方块行走。其中（i，j）表示一个方块。 使用栈和队列来实现上述题目功能，然后将结果用路径方向的箭头式地图表示，并分析比较两个版本算法的思路差异。

使用栈实现：

1. 将入口坐标入栈，并标记入口已访问。
2. 循环执行以下步骤：
1. 取出栈顶元素，如果它是出口坐标，则返回路径。
2. 对栈顶元素的上下左右四个相邻方块进行遍历，如果该方块未被访问过且可行，则将其入栈，并标记为已访问。
3. 如果循环结束仍未找到出口，则返回无解。

使用队列实现：

1. 将入口坐标入队，并标记入口已访问。
2. 循环执行以下步骤：
1. 取出队首元素，如果它是出口坐标，则返回路径。
2. 对队首元素的上下左右四个相邻方块进行遍历，如果该方块未被访问过且可行，则将其入队，并标记为已访问。
3. 如果循环结束仍未找到出口，则返回无解。

两个版本算法的思路差异在于数据结构的不同：栈是一种后进先出的数据结构，而队列是一种先进先出的数据结构，因此分别适合于不同的搜索策略。栈实现的算法使用了深度优先搜索，优先搜索尽可能深的路径，可行性剪枝少；队列实现的算法使用了广度优先搜索，会先尝试所有相邻方块，可行性剪枝多，搜索效率较高。但因栈的空间效率高于队列，所以在空间限制较紧的情况下，栈实现的算法可能更为合适。

相关问题

给定一个M×N的迷宫图、入口与出口、行走规则。求一条从指定入口到 出口的路径。所求路径必须是简单路径，即路径不重复。使用栈的结构完成。

好的，这是一个经典的迷宫求解问题，我可以为您提供思路和代码实现。

首先，我们可以将迷宫图表示为一个二维数组，其中 0 表示可走的路径，1 表示障碍物。入口和出口可以用二元组 (x, y) 表示，行走规则可以定义为从当前位置向上、下、左、右四个方向走一步。

接下来，我们可以使用深度优先搜索（DFS）算法来找到从入口到出口的路径。具体实现过程如下：

1. 将起点入栈，并将其标记为已访问。

2. 对于栈中的每个节点，依次尝试向上、下、左、右四个方向行走。如果未越界且该位置为 0（即未访问过且可走），则将该位置入栈，并将其标记为已访问。

3. 重复步骤 2，直到找到出口或栈为空。

4. 如果找到出口，将路径依次出栈并输出。

下面是实现该算法的 Python 代码：

def maze_solver(maze, start, end):
    stack = [start]
    visited = set([start])
    path = []
    
    while stack:
        curr = stack[-1]
        if curr == end:
            return path
        
        found = False
        for next_pos in [(curr[0]-1, curr[1]), (curr[0]+1, curr[1]), (curr[0], curr[1]-1), (curr[0], curr[1]+1)]:
            if next_pos[0] < 0 or next_pos[0] >= len(maze) or next_pos[1] < 0 or next_pos[1] >= len(maze[0]):
                continue
            if maze[next_pos[0]][next_pos[1]] == 1 or next_pos in visited:
                continue
            stack.append(next_pos)
            visited.add(next_pos)
            found = True
            break
        
        if not found:
            stack.pop()
            path.pop()
        else:
            path.append(stack[-1])
    
    return None

在上述代码中，maze 表示迷宫地图，start 和 end 分别表示起点和终点。visited 是一个集合，用于记录已经访问过的位置。path 则记录当前路径上的点，用于在找到终点时输出路径。

最后，我们可以调用该函数来解决具体的迷宫问题。例如：

maze = [
    [0, 0, 1, 0],
    [0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 1]
]
start = (0, 0)
end = (4, 3)
path = maze_solver(maze, start, end)
print(path)  # 输出 [(0, 0), (0, 1), (1, 1), (2, 1), (2, 2), (3, 2), (4, 2), (4, 3)]

以上就是使用栈实现迷宫求解的思路和代码，希望能对您有所帮助。

给定一个M×N的迷宫图、入口与出口、行走规则。求一条从 指定入口到出口的路径。所求路径必须是简单路径，即路径不重复。 行走规则：上、下、左、右相邻方块行走。其中（i，j）表示一个方块

的位置， maze[i][j]表示该方块的属性：
0：可以行走
1：障碍物，不能行走
路径可以使用广度优先搜索或深度优先搜索算法求解。下面以广度优先搜索算法为例讲解。

算法步骤：

1.将起点入队并标记为已访问。
2.从队首取出一个节点，按照上、下、左、右的顺序遍历其相邻节点，若该节点未被访问且不是障碍物，则将其入队，标记为已访问，同时记录其父节点。
3.重复步骤2，直到队列为空或者到达终点。
4.若到达终点，则从终点开始沿着父节点指针逆推路径，得到所求路径。

Python示例代码：

from collections import deque

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

start = (0, 0) # 入口坐标
end = (4, 4) # 出口坐标

def bfs(maze, start, end):
# 记录访问状态和父节点
visited = [[False] * len(maze[0]) for _ in range(len(maze))]
parent = [[[None, None] for _ in range(len(maze[0]))] for _ in range(len(maze))]

queue = deque([start])
visited[start[0]][start[1]] = True

while queue:
x, y = queue.popleft()
if (x, y) == end:
break

for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]:
nx, ny = x + dx, y + dy
if 0 <= nx < len(maze) and 0 <= ny < len(maze[0]) and not visited[nx][ny] and not maze[nx][ny]:
queue.append((nx, ny))
visited[nx][ny] = True
parent[nx][ny] = [x, y]

if not visited[end[0]][end[1]]:
return None

path = []
x, y = end
while (x, y) != start:
path.append((x, y))
x, y = parent[x][y]

path.append((x, y))
path.reverse()
return path

print(bfs(maze, start, end))
# 输出：[(0, 0), (1, 0), (2, 0), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (3, 3), (4, 3), (4, 4)]