深度优先搜索：迷宫路径探索与最短路线算法

在岳宇轩的迷宫实验中，他运用了深度优先搜索算法来解决老鼠走迷宫的问题。数据结构的核心部分是堆栈（栈）的使用，堆栈minPath被设计用于存储最短路径。实验过程分为以下几个步骤： 1. **路径判断与初始化**： 首先，检查起点(start)是否合法，包括位置是否越界或位于墙壁上。由于原始方法过于繁琐，建议在地图边缘添加一圈虚拟墙壁，以便统一处理所有节点的判断。 2. **堆栈操作**： - 当起点合法时，将其压入堆栈s。 - 定义minPath栈，用于存储当前找到的最短路径。 - 使用FillStack函数尝试填充路径，如果找到出口则返回true，否则返回false。这个函数是核心逻辑，负责路径的探索和出口检测。 3. **路径长度检查**： - 如果FillStack成功，检查路径长度，若为2表示找到最短路径，立即输出。 - 否则，将当前路径赋给minPath，然后通过RidirectStack函数调整路径方向，以寻找可能更短的路径。RidirectStack负责路径方向的修正，直到无更多改进为止。 4. **复制路径和释放内存**： - 堆栈不能直接复制，需要使用额外的栈将路径内容倒序存入，再将这些内容回填到原栈。同时，确保在填充过程中更新minPath以保持最短路径。 5. **实验总结**： - 岳宇轩在实验中意识到堆栈操作的细节，如不能直接复制栈，而是通过倒序复制和填充的方式实现。他还强调了提炼的两个关键函数FillStack和RidirectStack的作用，前者用于路径填充，后者用于路径方向的修正，这两个函数在路径探索和优化中起到了核心作用。 在整个实验过程中，深度优先搜索的递归性质和堆栈的数据结构特性得到了充分应用，帮助找到了迷宫中的最短路径。同时，岳宇轩通过实践锻炼了自己的算法设计和编程技巧，特别是在处理复杂路径搜索和路径优化问题上。