ACM竞赛：递归解决迷宫问题及宽度优先搜索

"该资源是一道ACM竞赛题目，涉及到了使用递归和回溯算法解决迷宫问题。可以通过转化为宽度优先搜索（BFS）来解答。题目要求找到从点A到点B的路径，其中A和B是迷宫内的两个点。迷宫由n*n的网格构成，用'.'表示可通过，'#'表示障碍。输入包括迷宫大小n、起点A的坐标ha, la和终点B的坐标hb, lb，以及测试用例的数量k。输出应为YES或NO，表示是否存在从A到B的路径。" 在ACM竞赛中，这类问题通常要求高效地寻找解，而递归和回溯是解决这类问题的有效方法。在给定的代码中，`go(int a, int b)` 函数是用于探索迷宫的递归函数，它检查当前位置(a, b)是否在迷宫范围内、是否已探索过或是否是障碍。如果当前位置是终点，那么返回1表示找到了路径；如果当前位置可行且未被探索，则标记为已探索（可能使用其他数据结构优化，例如使用一个visited数组），并尝试向四个方向（上、下、左、右）递归搜索。 宽度优先搜索（BFS）通常比深度优先搜索（DFS，这里是通过递归来实现的）更适用于寻找最短路径，因为BFS会先探索距离起点近的节点。然而，在这个问题中，由于只需要判断路径是否存在，而不是求最短路径，因此使用回溯策略的递归方法也是可行的。 在实际编程中，为了提高效率，可以考虑以下优化： 1. 使用一个队列进行BFS，避免递归带来的栈空间消耗。 2. 使用一个二维数组记录已经访问过的格子，防止重复探索。 3. 当遇到障碍或者超出范围时，立即返回，减少不必要的计算。 在代码中，可以看到每次测试用例结束后，都使用`memset(m,'#',sizeof(m))`清空了迷宫数组，这确保了每个案例之间不会相互影响。 这个题目旨在考察参赛者对递归、回溯和迷宫问题的理解，以及如何将这些概念应用于实际编程中。通过解决此类问题，可以提高解决复杂逻辑问题和设计有效算法的能力。