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问题：
实现给定迷宫，给出你认为最快的走出迷宫步数和策略；若不存在，请输出0。解决思路：
首先根据网上搜索资料，此问题可以看成是树的遍历问题，而典型的树的遍历可分为深度优先遍历和广度优先遍历，不同的遍历方式各有优缺点： 摘录自：[一、深度优先搜索和广度优先搜索的深入讨论)])（一）深度优先搜索的特点是：
（1）无论问题的内容和性质以及求解要求如何不同，它们的程序结构都是相同的，即都是深度优先算法（一）和深度优先算法（二）中描述的算法结构，不相同的仅仅是存储结点数据结构和产生规则以及输出要求。 （2）深度优先搜索法有递归以及非递归两种设计方法。一般的，当搜索深度较小、问题递归方式比较明显时，用递归方法设计好，它可以使得程序结构更简捷易懂。当搜索深度较大时，当数据量较大时，由于系统堆栈容量的限制，递归容易产生溢出，用非递归方法设计比较好。 （3）深度优先搜索方法有广义和狭义两种理解。广义的理解是，只要最新产生的结点（即深度最大的结点）先进行扩展的方法，就称为深度优先搜索方法。在这种理解情况下，深度优先搜索算法有全部保留和不全部保留产生的结点的两种情况。而狭义的理解是，仅仅只保留全部产生结点的算法。本书取前一种广义的理解。不保留全部结点的算法属于一般的回溯算法范畴。保留全部结点的算法，实际上是在数据库中产生一个结点之间的搜索树，因此也属于图搜索算法的范畴。 （4）不保留全部结点的深度优先搜索法，由于把扩展望的结点从数据库中弹出删除，这样，一般在数据库中存储的结点数就是深度值，因此它占用的空间较少，所以，当搜索树的结点较多，用其他方法易产生内存溢出时，深度优先搜索不失为一种有效的算法。 （5）从输出结果可看出，深度优先搜索找到的第一个解并不一定是最优解。二、广度优先搜索法的显著特点是：
（1）在产生新的子结点时，深度越小的结点越先得到扩展，即先产生它的子结点。为使算法便于实现，存放结点的数据库一般用队列的结构。 （2）无论问题性质如何不同，利用广度优先搜索法解题的基本算法是相同的，但数据库中每一结点内容，产生式规则，根据不同的问题，有不同的内容和结构，就是同一问题也可以有不同的表示方法。 （3）当结点到跟结点的费用（有的书称为耗散值）和结点的深度成正比时，特别是当每一结点到根结点的费用等于深度时，用广度优先法得到的解是最优解，但如果不成正比，则得到的解不一定是最优解。这一类问题要求出最优解，一种方法是使用后面要介绍的其他方法求解，另外一种方法是改进前面深度（或广度）优先搜索算法：找到一个目标后，不是立即退出，而是记录下目标结点的路径和费用，如果有多个目标结点，就加以比较，留下较优的结点。把所有可能的路径都搜索完后，才输出记录的最优路径。 （4）广度优先搜索算法，一般需要存储产生的所有结点，占的存储空间要比深度优先大得多，因此程序设计中，必须考虑溢出和节省内存空间得问题。 （5）比较深度优先和广度优先两种搜索法，广度优先搜索法一般无回溯操作，即入栈和出栈的操作，所以运行速度比深度优先搜索算法法要快些。 总之，一般情况下，深度优先搜索法占内存少但速度较慢，广度优先搜索算法占内存多但速度较快，在距离和深度成正比的情况下能较快地求出最优解。因此在选择用哪种算法时，要综合考虑。决定取舍。代码实现及参考
对于此问题的搜集资料，一般实现用BFS(宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索）算法，（主要参考算法流程及测试用例）和 i逆天耗子的（主要参考算法流程及寻路策略的输出） 问题描述及测试用例： 输入描述: 输入包含多组数据。 每组数据包含一个10*10，由“#”和“.”组成的迷宫。其中“#”代表墙；“.”代表通路。 入口在第一行第二列；出口在最后一行第九列。 从任意一个“.”点都能一步走到上下左右四个方向的“.”点。 输出描述: 对应每组数据，输出从入口到出口最短需要几步。 输入例子:#.#########........##........##........##........##........##........##........##........#########.#
#.#########........#########.##........##.#########........#########.##........##.######.#########.#以下为编写的代码(C++实现)
/*实现走迷宫算法QiYe005 2016.10.2首先实现深度优先遍历深度优先遍历主要参考：http://www.cnblogs.com/LUO77/p/5813864.html修改策略输出参考：http://blog.csdn.net/qq_34594236/article/details/51773620加入自编泛型类+修改*/#include更进一步 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「QiYe005」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qiye005/article/details/52725600#include #include #include #include #include using namespace std;//函数定义//模板类matrix头文件定义template class matrix{public: matrix(int rows = 1, int cols = 1, const T&value = T()); //构造函数 vector &operator[](int i); //提领运算 const vector &operator[](int i)const; //提领预算 int rows()const{ return row; } //矩阵行数 int cols()const{ return col; } //矩阵列数 void resize(int rows, int cols); //重置矩阵大小 void print_matrix(ostream&out)const; //矩阵输出private: int row, col; //矩阵行数和列数 vector >mat; //向量表示的矩阵};//定义自己的异常class MyMatIndUnboundException :public exception{ virtual const char* what() const throw() { return "matrix index cross boarder!"; }}myExcept;//子函数实现功能//构造函数template matrix ::matrix(int rows, int cols, const T& value) :row(rows), col(cols), mat(rows, vector (cols, value)){}//提领函数template vector & matrix ::operator[](int i){ if (i < 0 || i >= row)throw myExcept; return mat[i];}template const vector & matrix ::operator[](int i) const{ if (i < 0 || i >= row)throw myExcept; return mat[i];}//重置矩阵大小template void matrix ::resize(int rows, int cols){ if (rows == row&&cols == col) return; row = rows, col = cols; mat.resize(row); //重置行数 for (int i = 0; i < row; i++) mat[i].resize(col); //重置列数}//打印矩阵元素template void matrix ::print_matrix(ostream&out)const{ for (int i = 0; i < row; i++) { for (int j = 0; j < col; j++) { cout << mat[i][j] << " "; } cout << endl; } cout << endl;}//本题用结构体定义struct pos { int x; int y; int level; string strategy;};广度优先搜索子函数，伪代码见：http://baike.baidu.com/link?url=A3Ka5hoc9AngKUJ2oBUGNOQNcjO2AaMbo9bv0JPLId4B8spj_NO_2FF2OOtNqJ6YO8V1_oaB7bFAruA6NCctuuya8ms8YQ0UB-2UXrWcnm0XrFW4q1pEs4UD9dZDglcAGiYzEMwVlHBBm1l5pcoUpqvoid BFS(matrix & MatMap, pos& startPoint,pos& endPoint,pos& resultPoint){ static const int dir[4][2] = { { 1, 0 }, { -1, 0 }, { 0, 1 }, { 0, -1 } }; static const char dircection[4] = { 'D', 'U', 'R', 'L' }; queue depthStack; int m = MatMap.rows(); int n = MatMap.cols(); //开辟等大小的bool型探索矩阵记录是否访问过该位置，默认false为未访问。 matrix visitedMat(m,n,false); depthStack.push(startPoint); visitedMat[startPoint.x][startPoint.y] = true; while (!depthStack.empty()) { pos currPos = depthStack.front(), nextPos; //弹出队列 depthStack.pop(); for (int i = 0; i < 4; i++) { //又当前值计算移动后的值 nextPos.x = currPos.x + dir[i][0]; nextPos.y = currPos.y + dir[i][1]; nextPos.level = currPos.level + 1; nextPos.strategy = currPos.strategy + dircection[i]; //若再走一步就可到达终点，则输出 if (nextPos.x == endPoint.x&&nextPos.y == endPoint.y) { resultPoint = nextPos; return; } //当移动后坐标在合法范围且可接近时，将其入队，并置位探索矩阵为已搜索 if (nextPos.x >= 0 && nextPos.x < m&&nextPos.y >= 0 && nextPos.y < n&&visitedMat[nextPos.x][nextPos.y] == false && MatMap[nextPos.x][nextPos.y] == '.') { depthStack.push(nextPos); visitedMat[nextPos.x][nextPos.y] = true; } } } resultPoint.level = 0; resultPoint.strategy = "";}//主函数int main(void){ try { const int inputRows = 10, inputCols = 10; matrix charMat(inputRows, inputCols, 'A'); pos startPoint = { 0, 1, 0 }, endPoint = { 9, 8, 0 }; while (cin >> charMat[0][0]) { for (int i = 0; i < inputRows; i++) for (int j = 0; j < inputCols; j++) { if (i == 0 && j == 0) continue; cin >> charMat[i][j]; } pos resultPoint; BFS(charMat, startPoint, endPoint, resultPoint); //打印输出结果 cout << "需要" << resultPoint.level << "步走出迷宫" << endl; cout << "策略为" << resultPoint.strategy.c_str() << endl; return 0; } } catch (exception ex) { cout << ex.what() << endl; }}