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迷宫问题实验报告迷宫问题实验报告引言：迷宫问题一直以来都是计算机科学领域中的研究热点之一。
迷宫是一个具有复杂结构的空间，其中包含了许多死胡同和通道，人们需要找到一条从起点到终点的最短路径。
在这个实验中，我们将通过使用不同的算法和技术来解决迷宫问题，并探讨它们的优缺点。
实验方法：我们首先建立一个虚拟的迷宫模型，使用二维数组来表示。
迷宫包含了墙壁、通道和起点终点。
我们通过设置不同的迷宫大小、起点和终点位置以及障碍物的分布来模拟不同的情况。
1. 广度优先搜索算法：广度优先搜索算法是一种常用的解决迷宫问题的算法。
它从起点开始，逐层地向外扩展搜索，直到找到终点或者遍历完所有的可达点。
在实验中，我们发现广度优先搜索算法能够找到一条最短路径，但是当迷宫规模较大时，算法的时间复杂度会急剧增加，导致搜索时间过长。
2. 深度优先搜索算法：深度优先搜索算法是另一种常用的解决迷宫问题的算法。
它从起点开始，沿着一个方向一直搜索到无法继续前进为止，然后回溯到上一个节点，选择另一个方向进行搜索。
在实验中，我们发现深度优先搜索算法能够快速找到一条路径，但是由于它的搜索策略是“深入优先”，因此无法保证找到的路径是最短路径。
3. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，它综合了广度优先搜索和深度优先搜索的优点。
在实验中，我们将每个节点的代价定义为从起点到该节点的实际代价和从该节点到终点的预估代价之和。
A*算法通过优先选择代价最小的节点进行搜索，以期望找到一条最短路径。
实验结果表明，A*算法在大多数情况下能够找到最短路径，并且相对于广度优先搜索算法，它的搜索时间更短。
4. 遗传算法：除了传统的搜索算法外，我们还尝试了一种基于进化思想的遗传算法来解决迷宫问题。
遗传算法通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。
在实验中，我们将迷宫路径编码为一个个体，并使用适应度函数来评估每个个体的优劣。
经过多次迭代，遗传算法能够找到一条较优的路径，但是由于算法本身的复杂性，搜索时间较长。
迷宫问题算法一、引言迷宫问题是一个经典的算法问题，对于寻找路径的算法有着广泛的应用。
迷宫是一个由通路和墙壁组成的结构，从起点出发，要找到通往终点的路径。
迷宫问题算法主要解决的是如何找到一条从起点到终点的最短路径。
二、DFS（深度优先搜索）算法深度优先搜索算法是迷宫问题求解中最常用的算法之一。
其基本思想是从起点开始，沿着一个方向不断向前走，当走到无法继续前进的位置时，回退到上一个位置，选择另一个方向继续前进，直到找到终点或者无路可走为止。
1. 算法步骤1.初始化一个空栈，并将起点入栈。
2.当栈不为空时，取出栈顶元素作为当前位置。
3.如果当前位置是终点，则返回找到的路径。
4.如果当前位置是墙壁或者已经访问过的位置，则回退到上一个位置。
5.如果当前位置是通路且未访问过，则将其加入路径中，并将其邻居位置入栈。
6.重复步骤2-5，直到找到终点或者栈为空。
2. 算法实现伪代码以下为DFS算法的实现伪代码：procedure DFS(maze, start, end):stack := empty stackpath := empty listvisited := empty setstack.push(start)while stack is not empty docurrent := stack.pop()if current == end thenreturn pathif current is wall or visited.contains(current) thencontinuepath.append(current)visited.add(current)for each neighbor in getNeighbors(current) dostack.push(neighbor)return "No path found"三、BFS（广度优先搜索）算法广度优先搜索算法也是解决迷宫问题的常用算法之一。
迷宫问题程序设计课设迷宫问题是一个经典的程序设计课设题目。
下面我将从多个角度全面完整地回答这个问题。
首先，我们需要明确迷宫问题的具体要求。
通常来说，迷宫由一个矩形网格组成，其中包含起点和终点。
我们的任务是设计一个程序，能够找到从起点到终点的路径，并将其输出。
在程序设计的过程中，我们可以采用不同的算法来解决迷宫问题。
下面是一些常用的算法：1. 深度优先搜索（DFS），这是一种经典的算法，通过递归的方式搜索迷宫中的路径。
它会沿着一个方向一直前进，直到无法继续为止，然后回溯到上一个节点，继续搜索其他方向。
这个算法的优点是简单易懂，但可能会陷入无限循环。
2. 广度优先搜索（BFS），这是另一种常用的算法，通过队列的方式搜索迷宫中的路径。
它会先搜索距离起点最近的节点，然后逐层扩展搜索，直到找到终点或者搜索完所有可能的路径。
这个算法的优点是能够找到最短路径，但可能会消耗更多的内存。
3. A算法，这是一种启发式搜索算法，通过估计距离终点的代价来指导搜索。
它综合了深度优先搜索和广度优先搜索的优点，能够在保证找到最短路径的情况下，减少搜索的时间和空间复杂度。
在实现迷宫问题的程序时，我们需要考虑以下几个方面：1. 迷宫的表示，我们可以使用二维数组或者图的数据结构来表示迷宫。
二维数组中的每个元素可以表示一个网格，其中不同的值代表不同的状态（如墙壁、通道、起点、终点等）。
2. 路径搜索，根据选择的算法，我们需要实现相应的搜索函数。
搜索函数的输入参数通常包括迷宫的表示、起点和终点的坐标等。
输出可以是找到的路径或者一个布尔值（表示是否存在路径）。
3. 路径输出，一旦找到路径，我们需要将其输出。
可以使用递归或者栈等数据结构来保存路径，并按照一定的格式输出。
4. 可视化展示，为了更好地理解算法的执行过程，我们可以考虑将迷宫和路径进行可视化展示。
可以使用图形库或者终端输出等方式实现。
最后，我们还需要进行测试和优化。
对于测试，我们可以设计一些具有不同特点的迷宫，并验证程序的正确性和效率。
迷宫的方案迷宫的方案引言迷宫，作为一种充满挑战和悬疑的游戏，一直以来都吸引着人们的目光。
找到迷宫中的出口，往往需要耐心和智慧。
本文将介绍一些常见的解迷宫的方案，希望能够帮助读者更好地解决迷宫难题。
1. 暴力搜索法暴力搜索法是最简单直接的解迷宫的方法之一。
它的思想是从迷宫的起点开始，通过尝试不同的路径，直到找到出口为止。
这种方法的缺点是可能需要尝试大量的路径，耗费较多的时间和计算资源。
使用暴力搜索法解迷宫可以采用递归的方式。
首先，将当前位置标记为已访问，然后尝试向四个方向移动。
如果某个方向可以移动且未被访问过，则递归调用该方法。
如果找到了出口，则返回成功；如果四个方向都无法移动，则返回失败。
```markdownfunction solveMaze(x, y):if (x, y) 是出口:返回成功如果 (x, y) 不是通路或已访问:返回失败将 (x, y) 标记为已访问尝试向上移动如果 solveMaze(x-1, y) 返回成功:返回成功尝试向右移动如果 solveMaze(x, y+1) 返回成功:返回成功尝试向下移动如果 solveMaze(x+1, y) 返回成功:返回成功尝试向左移动如果 solveMaze(x, y-1) 返回成功:返回成功返回失败```暴力搜索法的时间复杂度为O(N^2)，其中N为迷宫的大小。
2. 广度优先搜索法广度优先搜索法是另一种有效的解迷宫的方法。
它的思想是从起点开始，逐层地向外扩展，直到找到出口为止。
这种方法保证了找到的路径是最短的。
广度优先搜索法需要借助队列来实现。
首先，将起点加入队列，并标记为已访问。
然后，从队列中取出一个位置，尝试在四个方向上移动，并将可移动的位置加入队列中。
重复此过程，直到找到出口或队列为空为止。
```markdownfunction solveMaze(x, y):创建一个空队列将 (x, y) 加入队列将 (x, y) 标记为已访问while 队列不为空:取出队列中的第一个位置 (x, y)如果 (x, y) 是出口:返回成功尝试向上移动如果 (x-1, y) 是通路且未访问过: 将 (x-1, y) 加入队列将 (x-1, y) 标记为已访问尝试向右移动如果 (x, y+1) 是通路且未访问过: 将 (x, y+1) 加入队列将 (x, y+1) 标记为已访问尝试向下移动如果 (x+1, y) 是通路且未访问过: 将 (x+1, y) 加入队列将 (x+1, y) 标记为已访问尝试向左移动如果 (x, y-1) 是通路且未访问过:将 (x, y-1) 加入队列将 (x, y-1) 标记为已访问返回失败```广度优先搜索法的时间复杂度也为O(N^2)，与迷宫的大小相关。
迷宫问题求解算法设计实验报告一、引言迷宫问题一直是计算机科学中的一个经典问题，其解决方法也一直是研究者们探讨的重点之一。
本实验旨在通过设计不同的算法，对迷宫问题进行求解，并对比不同算法的效率和优缺点。
二、算法设计1. 暴力搜索算法暴力搜索算法是最简单直接的求解迷宫问题的方法。
其基本思路是从起点开始，按照某种规则依次尝试所有可能的路径，直到找到终点或所有路径都被尝试过为止。
2. 广度优先搜索算法广度优先搜索算法也称为BFS（Breadth First Search），其基本思路是从起点开始，按照层次依次遍历每个节点，并将其相邻节点加入队列中。
当找到终点时，即可得到最短路径。
3. 深度优先搜索算法深度优先搜索算法也称为DFS（Depth First Search），其基本思路是从起点开始，沿着某一个方向走到底，再回溯到上一个节点继续向其他方向探索。
当找到终点时，即可得到一条路径。
4. A* 算法A* 算法是一种启发式搜索算法，其基本思路是综合考虑节点到起点的距离和节点到终点的距离，选择最优的路径。
具体实现中，可以使用估价函数来计算每个节点到终点的距离，并将其加入优先队列中。
三、实验过程本实验使用 Python 语言编写程序，在不同算法下对迷宫问题进行求解。
1. 数据准备首先需要准备迷宫数据，可以手动输入或从文件中读取。
本实验使用二维数组表示迷宫，其中 0 表示墙壁，1 表示路径。
起点和终点分别用 S 和 E 表示。
2. 暴力搜索算法暴力搜索算法比较简单直接，只需要按照某种规则遍历所有可能的路径即可。
具体实现中，可以使用递归函数来实现深度遍历。
3. 广度优先搜索算法广度优先搜索算法需要使用队列来存储待遍历的节点。
具体实现中，每次从队列中取出一个节点，并将其相邻节点加入队列中。
4. 深度优先搜索算法深度优先搜索算法也需要使用递归函数来实现深度遍历。
具体实现中，在回溯时需要将已经访问过的节点标记为已访问，防止重复访问。
数字迷宫求路径数字迷宫是一种经典的益智游戏，要求玩家通过移动，在迷宫中找到通往终点的路径。
每个迷宫都由数字构成，数字代表着玩家可以移动的步数。
在这篇文章中，我们将探讨如何解决数字迷宫，并找到通往终点的最短路径。
首先，我们需要了解数字迷宫的基本规则。
数字迷宫通常是一个由方格组成的矩形图形，每个方格上都有一个数字。
数字代表了在该方格中，玩家可以继续向前移动的最大步数。
例如，一个方格上的数字为3，意味着玩家可以向前移动1至3个方格。
玩家只能朝上、下、左、右四个方向移动，不能斜向行进。
要解决数字迷宫，我们可以使用深度优先搜索（DFS）算法。
DFS算法通过递归的方式，从起点开始尝试每个可能的移动方向，直到找到终点或者无法继续移动。
在尝试每个方向之前，我们需要检查当前方格中的数字，以确定能够继续移动的步数。
接下来，我们将通过一个例子来说明如何使用DFS算法解决数字迷宫。
假设我们有以下4x4的数字迷宫：```1 32 32 2 1 23 1 2 13 2 3 1```在这个例子中，起点位于左上角方格（1,1），终点位于右下角方格（4,4）。
我们可以通过如下步骤找到通往终点的最短路径：1. 从起点开始，检查起点方格中的数字，得知玩家可以向下移动1至2个方格。
2. 移动到下一行的方格（2,1），再次检查该方格中的数字，得知玩家可以向下移动1至2个方格。
3. 继续往下移动，到达方格（3,1），再次检查该方格中的数字，得知玩家可以向右移动1至2个方格。
4. 向右移动到达方格（3,3），再次检查该方格中的数字，得知玩家可以向下移动1至2个方格。
5. 继续向下移动，到达终点方格（4,4）。
找到通往终点的路径。
通过这个例子，我们可以看到DFS算法的工作原理。
它会递归地尝试每个可能的移动方向，直到找到终点或者无法继续移动。
然而，DFS 算法并不能保证找到最短路径，因为它首先找到的路径不一定是最短的。
要找到最短路径，我们可以使用广度优先搜索（BFS）算法。
迷宫最短路径算法一、引言迷宫最短路径算法是指在迷宫中找到从起点到终点的最短路径的算法。
在实际应用中，迷宫最短路径算法可以用于机器人导航、游戏设计等领域。
本文将介绍几种常见的迷宫最短路径算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、Dijkstra 算法和 A* 算法。
二、深度优先搜索深度优先搜索是一种基于栈的搜索算法，其主要思想是从起点开始，沿着某个方向一直走到底，直到无路可走时回溯到上一个节点。
具体实现时，可以使用递归或手动维护栈来实现。
三、广度优先搜索广度优先搜索是一种基于队列的搜索算法，其主要思想是从起点开始，依次将与当前节点相邻且未被访问过的节点加入队列，并标记为已访问。
然后从队列头部取出下一个节点作为当前节点，并重复以上操作直到找到终点或队列为空。
四、Dijkstra 算法Dijkstra 算法是一种贪心算法，在图中寻找从起点到终点的最短路径。
具体实现时，首先将起点标记为已访问，并将其与所有相邻节点的距离加入一个优先队列中。
然后从队列中取出距离最小的节点作为当前节点，并更新其相邻节点到起点的距离。
重复以上操作直到找到终点或队列为空。
五、A* 算法A* 算法是一种启发式搜索算法，其主要思想是在广度优先搜索的基础上引入启发函数，用于评估每个节点到终点的估计距离。
具体实现时，将起点加入开放列表，并计算其到终点的估价函数值。
然后从开放列表中取出估价函数值最小的节点作为当前节点，并将其相邻未访问节点加入开放列表中。
重复以上操作直到找到终点或开放列表为空。
六、总结以上介绍了几种常见的迷宫最短路径算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、Dijkstra 算法和 A* 算法。
不同算法适用于不同场景，需要根据实际情况选择合适的算法。
在实际应用中，还可以结合多种算法进行优化，以提高寻路效率和精确度。
迷宫问题算法随着计算机技术的发展，我们能够利用计算机的能力来解决一些复杂的问题。
其中一个有意思的问题就是迷宫问题，也就是如何从一个迷宫的入口走到出口。
本文将向大家介绍迷宫问题的算法及其实现。
一、迷宫问题的形式化定义一个迷宫可以被看做是一个有向图，其中每个节点表示一个房间，边表示房间之间的通路。
我们假设每个房间有四个方向，上下左右，故有向图的每个节点最多有四个邻居节点。
假设起点为S，终点为T，每个节点的代价为1，表示每个走过的房间代价都是一样的。
我们的目标是找到一条S到T的最短路径。
如果这条路径不存在，则说明从S无法到达T。
二、基于深度优先搜索的解法深度优先搜索是一种基于回溯的搜索方法，其思路是从起点开始，递归地遍历每个节点，在遍历过程中标记已访问过的节点，直到找到终点或者所有节点都被遍历过。
对于迷宫问题，深度优先搜索的具体实现可以作为如下所示：```pythondef dfs(maze, visited, x, y, endX, endY, steps):if x == endX and y == endY:return stepsif visited[x][y]:return float('inf')visited[x][y] = TrueminSteps = float('inf')for dx, dy in ((0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)):nx, ny = x + dx, y + dyif 0 <= nx < len(maze) and 0 <= ny < len(maze[0]) and maze[nx][ny] == 0:newSteps = dfs(maze, visited, nx, ny, endX, endY, steps + 1)minSteps = min(minSteps, newSteps)visited[x][y] = Falsereturn minSteps```在这个实现中，我们使用了一个visited数组来记录每个节点是否被访问过，1表示被访问过，0表示未被访问过。
迷宫最短路径问题的计算机解法的信息目录迷宫最短路径问题的计算机解法的信息 (1)1.问题描述 (1)2.数据的输入与输出 (2)2.1.输入迷宫问题的大小规模 (2)2.2.建立数值迷宫图形 (2)2.3.走向(Direction) 控制 (2)2.4.数据输出 (2)3.数据结构 (2)3.1.数组(Array) (3)3.2.栈(Stack) (3)3.3.队列(Queue) (3)4.算法基本思想 (3)4.1.基本算法思想 (3)4.1.1.步骤一: (3)4.1.2.步骤二： (3)4.1.3.步骤三 (3)4.2.具体实施 (4)4.2.1.其一： (4)4.2.2.其二： (4)5.算法细化参考 (4)6.算法分析 (5)6.1.时间复杂性 (5)6.1.1.其一： (5)6.1.2.其二： (5)6.2.空间复杂性 (5)6.2.1.其一： (5)6.2.2.其二： (6)扳手1-1 (1)拉车1-2 (1)钢材1-3 (2)迷宫最短路径问题的计算机解法的信息迷宫最短路径问题的计算机解法的信息迷宫最短路径( the Shortest Path ofLabyrinth) 问题是一个典型的搜索、遍历问题,其程序设计思想在许多计算机运算程序、计算机管理程序中均有应用。
一般来说,用计算机解决一个具体问题时,大致需要经过下列几个步骤:首先要从具体问题抽象出一个适当的数学模型,然后设计一个解此数学模型的算法,最后编出程序,进行调试、调整,直至得到最终解答。
其中,寻求数学模型的实质是分析问题,从中提取操作的对象,并找出这些操作对象之间的关系,然后用数学语言加以描述。
但是,迷宫最短路径问题处理的对象不仅仅是纯粹的数值,而且还包括字符、表格、图象等多种具有一定结构的数据,这些非数值计算问题无法用数学方程加以描述,这就给程序设计带来一些新的问题。
迷宫最短路径( the Shortest Path ofLabyrinth) 问题是一个典型的搜索、遍历问题,其程序设计思想在许多计算机运算程序、计算机管理程序中均有应用。
算法分析与设计查找迷宫的最短路径(广度算法)计算机科学与技术12级16班2012/12/16【摘要】本论文提出了求解迷宫最短路径问题的经典广度优先搜索。
通过合理的变换, 将原问题转化为迷宫路径深度图的生成问题。
最后对算法进行了严谨的分析和实例测试。
迷宫求解是一个古老的游戏，要在迷宫中找到出口，需要经过一连串的错误尝试才能找到正确的路径，有的时候甚至找不到路径。
类似于给定一个m*n的矩形网格，设其左上角为起点S。
一辆汽车从起点出发驶向右下角终点T。
在若干网格处设置了障碍，表示该网格不可到达。
设计一个算法，求汽车从起点S出发到达终点T的一条路线。
用计算机求解这个问题时，我们通常采用的是回溯方法，即从入口出发，顺某方向向前探索，若能走通，则继续往前走；否则沿原路退回。
换一个方向再继续探索，直至所有可能的通路都探索到为止。
为了保证在任何位置上都能沿原路退回，显然需要用一个后进先出的结构来保存从入口到当前位置的路径。
因此，在求迷宫通路的算法中应用“栈”也就是自然而然的事。
当然还有其他的方法来解决，例如顺序表，深度优先遍历，广度优先遍历等。
【关键词】:最短路径; 时间复杂度;广度优先搜索【Summary】Maze solving is an ancient game , you want to find the exit in the maze , need to go through a series of trial and error to find the right path , and sometimes not even find the path .A m * n rectangular grid , similar to a given set its upper-left corner as the starting point S . A car from the starting point towards the bottom right corner of the end of T . Set up barriers at certain grid , indicates that the grid is unreachable . Design an algorithm , find the car starting to reach the end point T, route from the starting point S . Use the computer to solve this problem , we usually use the backtracking method , that is, starting from the entrance , Shun forward to explore a direction , if we go through , and continue to move forward ; otherwise return along the same route . Continue to explore another direction , until all possible paths to explore to far . In order to ensure that in any position along the same route back , it is clear that the need to use a LIFO structure to save the path from the entrance to the current position . Therefore , in seeking labyrinth path algorithm application "stack" is the natural thing to do . Of course , there are other ways to solve , for example, the sequence table , depth-first traversal , breadth -first traversal .【Key phrase】Shortest path ; time complexity ; breadth-first search目录摘要 (1)关键字 (1)一、问题描述 (3)二、算法 (3)1深度优先搜索 (3)2广度优先搜索 (3)三、参考代码 (4)四、编程调试方面 (5)五、小结 (5)六、参考文献 (5)一、问题描述迷宫最短路径( the shortest path of maze) 问题是一个典型的搜索、遍历问题, 其程序设计想在人工智能设计、机器人设计等事务中均有应用。
如图所示, 一个N×M的大方块迷宫, 带斜线的单元格表示墙壁( 障碍) , 空白的单元格表示通道。
迷宫问题可以表述为:寻找从某一个给定的起始单元格( 迷宫入口) 出发, 经由行相邻或列相邻的通道单元格, 最终可以到达目标单元格( 迷宫出口) , 所走过的单元格序列。
行进中, 只能沿上下左右四个方向前进。
而迷宫最短路径问题就是找出从迷宫入口到出口所经过单元格个数最少的路径。
二、算法求解迷宫问题, 经典算法有深度优先搜索和广度优先搜索两种。
深度优先搜索(DFS) :从入口出发, 顺着某一方向向前探索, 若能走通, 则继续往前走; 否则沿原路退回( 回溯) , 换一个方向再继续探索, 直至所有可能的通路都探索到为止。
如果恰好某一步探索到出口, 则就找到了从入口到出口的路径。
为了保证在任何位置上都能沿原路退回, 防止死循环, 需要使用堆栈来保存大量记录。
而要求解迷宫最短路径, 则必须用深度优先搜索出所有到达出口的路径, 通过比较得到最短距离的路径, 这样也必然要求增加数据空间来保存搜索过程中当前最短路径, 增加了空间复杂度。
广度优先搜索(BFS) :从入口出发, 离开入口后依次访问与当前位置邻接的单元格( 上下左右方向) , 然后分别从这些相邻单元格出发依次访问它们的邻接格, 并使“先被访问的单元格的邻接格‘先于’后被访问的单元格的邻接格”被访问, 直至访问到迷宫出口, 则找到了迷宫问题的最优解, 即迷宫最短路径。
该算法的显著特点是“层层推进”, 探索点会随着探索的深入急剧增加, 相应地, 需要大量的空间用来保存探索过程的记录, 空间复杂度大。
三、参考代码：uses crt;constmigong:array [1..5,1..5] of integer=((0,0,-1,0,0), (0,-1,0,0,-1),(0,0,0,0,0), (0,-1,0,0,0), (-1,0,0,-1,0));{迷宫数组}fangxiang:array [1..4,1..2] of -1..1=((1,0),(0,1),(-1,0),(0,-1));{方向增量数组}type node=recordlastx:integer; {上一位置坐标}lasty:integer;nowx:integer; {当前位置坐标}nowy:integer;pre:byte; {本结点由哪一步扩展而来}dep:byte; {本结点是走到第几步产生的}end;varlujing:array[1..25] of node; {记录走法数组}closed,open,x,y,r:integer;procedure output;var i,j:integer;beginfor i:=1 to 5 do beginfor j:=1 to 5 dowrite(migong[i,j]:4); writeln;end;i:=open;repeatwith lujing[i] dowrite(nowy:2,',',nowx:2,' <--');i:=lujing[i].pre;until lujing[i].pre=0;with lujing[i] dowrite(nowy:2,',',nowx:2);end;beginclrscr;with lujing[1] do begin {初始化第一步}lastx:=0; lasty:=0; nowx:=1;nowy:=1;pre:=0;dep:=1;end;closed:=0;open:=1;migong[1,1]:=1;repeatinc(closed); {队列首指针加1,取下一结点}for r:=1 to 4 do begin {以4个方向扩展当前结点}x:=lujing[closed].nowx+fangxiang[r,1]; {扩展形成新的坐标值}y:=lujing[closed].nowy+fangxiang[r,2];if not ((x>5)or(y>5) or (x<1) or (y<1) or (migong[y,x]<>0)) then begin{未出界,未走过则可视为新的结点} inc(open); {队列尾指针加1}with lujing[open] do begin {记录新的结点数据}nowx:=x; nowy:=y;lastx:=lujing[closed].nowx;{新结点由哪个坐标扩展而来}lasty:=lujing[closed].nowy;dep:=lujing[closed].dep+1; {新结点走到第几步}pre:=closed; {新结点由哪个结点扩展而来} end;migong[y,x]:=lujing[closed].dep+1; {当前结点的覆盖范围}if (x=5) and (y=5) then begin {输出找到的第一种方案}writeln('ok,thats allright');output;halt;end;end;end;until closed>=open; {直到首指针大于等于尾指针,即所有结点已扩展完} end.四、编程调试方面：用广度优先算法进行编成时, 由于牵涉到回溯、递归等较复杂的算法, 非常容易出错。
尤其牵涉到复杂数据结构队列的操作，调试跟踪比较麻烦。
五、小结本论文主要讨论一种解决迷宫最短路径问题的经典算法,从广度优先方面方面证明了该算法的正确性, 分析了算法的时间空间复度, 迷宫问题是一个古老的问题，要在迷宫中找到出口，需要经过一连串的的错误尝试才能找到正确的路径，有时甚至找不到路径。
