python 迷宫算法

迷宫算法可以使用深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)来解决。这里给出DFS的示例代码：

def dfs_maze(maze, start, end):
    """
    maze: 迷宫矩阵，0表示可行，1表示障碍
    start: 起点坐标
    end: 终点坐标
    """
    rows, cols = len(maze), len(maze[0])
    visited = [[False for _ in range(cols)] for _ in range(rows)]
    path = []
    dfs_helper(maze, start, end, visited, path)
    return path

def dfs_helper(maze, curr, end, visited, path):
    x, y = curr
    if x < 0 or x >= len(maze) or y < 0 or y >= len(maze[0]) or visited[x][y] or maze[x][y] == 1:
        return False
    visited[x][y] = True
    path.append(curr)
    if curr == end:
        return True
    if dfs_helper(maze, (x-1, y), end, visited, path) or \
       dfs_helper(maze, (x+1, y), end, visited, path) or \
       dfs_helper(maze, (x, y-1), end, visited, path) or \
       dfs_helper(maze, (x, y+1), end, visited, path):
        return True
    path.pop()
    return False

其中，`dfs_maze`函数是迷宫算法的入口函数，`dfs_helper`函数是递归函数，用于实现DFS的搜索过程。`visited`矩阵用于记录某个坐标是否已经被访问过，`path`列表用于记录走过的路径。在`dfs_helper`函数中，首先判断当前坐标是否可行，若不可行则返回False，否则将当前坐标标记为已访问，并将其加入路径中。若当前坐标为终点，则返回True，否则分别向上、下、左、右四个方向递归调用`dfs_helper`函数，若其中一个方向返回True，则说明找到了一条路径，否则返回False，表示当前路径不可行。如果当前路径不可行，则需要将当前坐标从路径中删除，以便回溯到上一个可行坐标。

使用示例：

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)
end = (4, 4)

path = dfs_maze(maze, start, end)
print(path)

输出结果：

[(0, 0), (1, 0), (2, 0), (2, 1), (2, 2), (1, 2), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (1, 4), (2, 4), (3, 4), (4, 4)]

可以看到，该算法找到了一条从起点到终点的路径。