一、问题描述
迷宫问题是一个经典的算法问题，目标是找到从迷宫的起点到终点的最短路径，在程序中可以简单的抽象成一个MN的二维数组矩阵，然后我们需要从这个二维矩阵中找到从起点到终点的最短路径。例如，下图是一个55的迷宫，其中0表示可以走的路，1表示墙壁，S表示起点，E表示终点。
二、解法介绍
本文将介绍三种常用的解法：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和A*算法。这三种算法都是基于图论的思想，将迷宫看作一个由顶点和边组成的图，然后采用不同的策略来遍历图中的顶点，直到找到终点或者没有可行的路径为止。
2.1 深度优先搜索（DFS）
深度优先搜索（DFS）是一种递归的算法，它从起点开始，每次选择一个未访问过的相邻顶点，沿着这个方向一直前进，直到不能再前进或者到达终点为止。如果不能再前进，就回溯到上一个顶点，再选择另一个未访问过的相邻顶点，重复这个过程，直到找到终点或者遍历完所有顶点为止。DFS可以用栈来实现，每次将当前顶点和方向入栈，如果需要回溯，就出栈上一个顶点和方向。
DFS的优点是实现简单，能够找到一条可行的路径；缺点是不一定能够找到最短路径，而且可能会走很多弯路。
2.2 广度优先搜索（BFS）
广度优先搜索（BFS）是一种层次遍历的算法，它从起点开始，每次访问所有未访问过的相邻顶点，并将它们加入队列中。然后从队列中取出一个顶点，再访问它所有未访问过的相邻顶点，并将它们加入队列中。重复这个过程，直到找到终点或者队列为空为止。BFS可以用队列来实现，每次将当前顶点和方向入队，如果需要前进，就出队下一个顶点和方向。
BFS的优点是能够保证找到最短路径；缺点是需要额外的空间来存储队列中的顶点，并且可能会遍历很多无用的顶点。
2.3 A*算法
A算法是一种启发式搜索算法，它结合了DFS和BFS的优势，在每次选择下一个顶点时，不仅考虑了从起点到当前顶点的距离（g），还考虑了从当前顶点到终点的预估距离（h），并选择总距离（f=g+h）最小的顶点作为下一个目标。这样可以有效地避免走弯路或者无用路，并且尽可能地接近最短路径。A算法可以用优先队列来实现，每次将当前顶点和方向入队，并按照总距离从小到大排序，如果需要前进，就出队总距离最小的顶点和方向。
A*算法的优点是能够在较短的时间内找到最短路径或者接近最短路径；缺点是需要额外的空间来存储优先队列中的顶点，并且需要一个合适的预估函数来估计当前顶点到终点的距离。
三、JAVA代码实现
除了深度优先搜索（DFS）算法，还有其他算法可以用来解决迷宫问题。我为你找到了一些网上的参考资料，你可以点击下面的链接查看：
- 迷宫问题的三种求解方法（递归求解、回溯求解和队列求解）_实现迷宫算法三种方法_a flying bird的博客-CSDN博客1 这篇文章介绍了回溯法和队列法两种求解方法，回溯法是利用栈来存储可以探索的位置，队列法是利用队列来存储可以探索的位置，都是基于广度优先搜索（BFS）的思想。
- 基本算法-回溯法（迷宫问题）_使用回溯算法解决迷宫问题_翟天保Steven的博客-CSDN博客2 这篇文章详细介绍了回溯法的原理和实现，给出了C++代码和流程图。
- 解密迷宫问题：三种高效算法Java实现，让你轻松穿越未知迷宫 …3 这篇文章介绍了A*算法，这是一种启发式搜索算法，可以利用一个评估函数来估计每个位置到终点的距离，从而选择最优的路径。
