Algorithm 找到方法，还是其他算法？

我需要使用什么算法来实现这样的功能？我曾试图研究最长路径查找算法，但它们不适合这里。但是我不想放弃，我需要寻找哪条路？。也许有人知道，或者以前遇到过这样的问题？谢谢回复

一种可能性是a，它可以通过递归实现。在解决迷宫问题时，它看起来像下面这样

创建一个二维位数组（布尔值），表示某个特定空间是否已经被访问过，是否可以全局访问

编写一个递归函数，该函数以

行

和

列

为参数，以及以前访问过的节点列表。此功能应在以下情况下终止

• 当前行和列已被访问
• 当前行或列超出范围
• 我们已经达到了目标。（从图纸上看不清楚您是想走出迷宫还是想到达迷宫中的其他点）。在这种情况下，终止并输出当前路径（以前访问的节点列表）

如果函数未终止，则应将当前的

行、列

对标记为已访问，然后根据其相对于墙的位置进行最多四次递归调用

特别是，它应该对任何不需要跨越墙的邻居进行递归调用

每个递归调用的参数都是新的

行

和

列

，以及传递它的列表的修改版本。更具体地说，它将自己的行和列附加到列表的末尾，并通过值传递修改后的列表。一种可能性是a，它可以通过递归实现。在解决迷宫问题时，它看起来像下面这样

创建一个二维位数组（布尔值），表示某个特定空间是否已经被访问过，是否可以全局访问

编写一个递归函数，该函数以

行

和

列

为参数，以及以前访问过的节点列表。此功能应在以下情况下终止

• 当前行和列已被访问
• 当前行或列超出范围
• 我们已经达到了目标。（从图纸上看不清楚您是想走出迷宫还是想到达迷宫中的其他点）。在这种情况下，终止并输出当前路径（以前访问的节点列表）

如果函数未终止，则应将当前的

行、列

对标记为已访问，然后根据其相对于墙的位置进行最多四次递归调用

特别是，它应该对任何不需要跨越墙的邻居进行递归调用

---

每个递归调用的参数都是新的

行

和

列

，以及传递它的列表的修改版本。更具体地说，它会将自己的行和列附加到列表的末尾，并通过值传递修改后的列表

BFS是一种算法，在给定一个非加权图的情况下，查找从源节点到所有节点（或到第一个目标节点）的路径。
BFS保证是完整的（如果存在，总是找到一条路径）和最优的（总是找到最短的路径）

在您的示例中，图形是迷宫的矩阵（每个单元都是一个节点），边

（u，v）

表示您可以从单元

u

移动到单元

v

BFS相当容易实现

---

另一种选择是使用更复杂的方法。A*通常比具有正确启发式函数的BFS更快。在您的案例中，您可以使用启发式。

一个简单而经典的“迷宫求解器”是

BFS是一种算法，在给定一个非加权图的情况下，查找从源节点到所有节点（或到第一个目标节点）的路径。
BFS保证是完整的（如果存在，总是找到一条路径）和最优的（总是找到最短的路径）

在您的示例中，图形是迷宫的矩阵（每个单元都是一个节点），边

（u，v）

表示您可以从单元

u

移动到单元

v

BFS相当容易实现

---

另一种选择是使用更复杂的方法。A*通常比具有正确启发式函数的BFS更快。在您的情况下，您可以使用启发式。

我相信您建议的是深度优先搜索。非递归的替代方法是广度优先搜索。宽度优先在出口位于起点附近的情况下具有优势。在出口与起点相邻的简单情况下，广度优先将立即找到解决方案，而深度优先搜索可能会花费数小时穿越死胡同，然后再返回检查相邻的正方形。@user3386109，谢谢您的提示。是的，这是DFS，尽管我认为我自己从未连接过它，因为我一直认为DFS和BFS是在图上的，我对网格的第一个概念不是图，但你绝对正确。@user3386109，我已经更新了答案。我相信你建议的是深度优先搜索。非递归的替代方法是广度优先搜索。宽度优先在出口位于起点附近的情况下具有优势。在出口与起点相邻的简单情况下，广度优先将立即找到解决方案，而深度优先搜索可能会花费数小时穿越死胡同，然后再返回检查相邻的正方形。@user3386109，谢谢您的提示。是的，这是DFS，虽然我认为我自己从未连接过它，因为我总是认为DFS和BFS是在图上的，我的第一个co