请参考实训教材中迷宫算法和图的广度优先搜索算法，采用广度优先搜索算法实现迷宫算法，并能运行演示程序，最后对该算法进行分析。用devc++实现

好的，我会根据你的要求给出解答。首先，我们需要了解迷宫算法和广度优先搜索算法。

迷宫算法是一种解决迷宫问题的算法，其主要思路是通过搜索来找到从起点到终点的路径。而广度优先搜索算法是一种图搜索算法，其主要思想是从起点开始，依次将离起点最近的未访问节点加入到队列中，直到找到终点为止。

实现迷宫算法的步骤如下：

1. 读入迷宫地图，并将其转换为图。
2. 采用广度优先搜索算法，从起点开始搜索，将起点加入队列中。
3. 依次从队列中取出节点，并将其未访问的相邻节点加入队列中。
4. 如果找到了终点，返回路径；否则继续搜索直到队列为空。

下面是采用广度优先搜索算法实现迷宫算法的代码，你可以在Dev-C++中运行：

#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>

using namespace std;

const int MAXN = 1005;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

int n, m;
char maze[MAXN][MAXN];
int d[MAXN][MAXN];
bool used[MAXN][MAXN];
int sx, sy;
int gx, gy;

struct Node {
    int x, y;
};

vector<Node> G[MAXN][MAXN];

int dx[] = {1, 0, -1, 0};
int dy[] = {0, 1, 0, -1};

bool bfs() {
    queue<Node> q;
    q.push({sx, sy});

    while (!q.empty()) {
        Node p = q.front();
        q.pop();

        if (p.x == gx && p.y == gy) return true;

        used[p.x][p.y] = true;

        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            int nx = p.x + dx[i];
            int ny = p.y + dy[i];

            if (nx >= 0 && nx < n && ny >= 0 && ny < m && !used[nx][ny] && maze[nx][ny] != '#') {
                d[nx][ny] = d[p.x][p.y] + 1;
                used[nx][ny] = true;
                q.push({nx, ny});
            }
        }
    }

    return false;
}

int main() {
    cin >> n >> m;

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            cin >> maze[i][j];
        }
    }

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            if (maze[i][j] == 'S') {
                sx = i;
                sy = j;
            }
            if (maze[i][j] == 'G') {
                gx = i;
                gy = j;
            }
        }
    }

    bfs();

    cout << d[gx][gy] << endl;

    return 0;
}

在这段代码中，我们使用了一个队列来保存节点，用于实现广度优先搜索算法。同时，我们使用了一个二维数组 `d` 来保存起点到每个节点的距离。在搜索过程中，我们使用一个二维数组 `used` 来记录每个节点是否已经访问过。

最后，我们输出数组 `d` 中终点的值，即为起点到终点的最短路径长度。

需要注意的是，这段代码中只能求出起点到终点的最短路径长度，如果需要求出具体的路径，需要进行一些修改。

综上所述，我们通过采用广度优先搜索算法实现了迷宫算法，并对该算法进行了分析。