使用BFS解决迷宫问题

"本文介绍了一种解决迷宫问题的方法，通过广度优先搜索（BFS）算法寻找从起点到终点的最短路径。代码详细易懂，适合初学者学习。" 在计算机科学中，迷宫问题是一个经典的路径搜索问题，通常涉及到在一个二维网格中找到从起点到终点的路径，其中某些格子是可通行的，而其他格子则是障碍。在这个问题中，我们使用了广度优先搜索（Breadth-First Search，简称BFS）算法来解决。BFS是一种用于遍历或搜索树或图的算法，它首先探索树的根节点，然后探索所有相邻节点，再对相邻节点的相邻节点进行探索，直到找到目标节点为止。 代码中定义了一些关键变量和常量： 1. `MAX_N` 和 `MAX_M` 分别表示迷宫的最大行数和列数，这里设置为105。 2. `D` 是一个常量，表示未访问或无法通行的标记，这里设置为-1。 3. `T` 定义了一个整型对，用于表示坐标位置。 4. `a[MAX_N][MAX_M+1]` 用来存储迷宫的地形信息，字符数组，其中' '表示空地，可以通行，'#' 或其他非空字符表示障碍物。 5. `NM` 存储迷宫的行数和列数。 `bfs` 函数是实现BFS的核心部分： 1. `d[MAX_N][MAX_M]` 是一个二维数组，存储从起点到每个位置的最短距离，初始值设为 `D` 表示未访问。 2. `dx` 和 `dy` 是两个数组，分别表示上、下、左、右四个方向的偏移量。 3. 使用队列 `que` 来保存待探索的节点，队首元素表示当前最短路径长度。 4. 函数首先将起点 `(sx, sy)` 入队，并设置其距离为0。 5. 在队列非空时，循环处理队列，每次取出队首元素，检查其是否为目标点，如果是则返回该点的距离。否则，遍历其四个相邻节点，如果相邻节点在迷宫范围内且可通行且未被访问过，将其入队并更新距离。 6. 当所有可能的路径都被探索完后，函数返回目标点的距离。 `main` 函数中： 1. 读取迷宫的行数 `N` 和列数 `M`，以及迷宫的地形信息。 2. 分别找出起点 `(sx, sy)`（标记为 '@' 的位置）和终点 `(gx, gy)`（标记为 '$' 的位置）。 3. 调用 `bfs` 函数，计算起点到终点的最短路径距离。 4. 最后，输出结果距离。 这个程序提供了一个简单的迷宫问题解决方案，通过BFS算法找到从起点到终点的最短路径。代码简洁明了，适合初学者理解和学习。