走迷宫（Maze Solving）是一种在复杂迷宫中寻找从起点到终点最短路径的算法问题。有多种经典的迷宫求解算法，如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、A* 算法等。这些算法都基于一定的原理和策略，以下是它们的简要概述：
1. 深度优先搜索（DFS）：DFS 是一种基于递归的搜索策略，其原理是从起点开始，沿着一条路径不断向迷宫深处探索，直到无法继续前进为止。此时，回溯到上一步并尝试其他可能的路径。DFS 算法在搜索过程中不关心路径的长短，因此在解决迷宫问题时可能会导致非最短路径。
2. 广度优先搜索（BFS）：BFS 是一种基于队列的搜索策略，其原理是从起点开始，按照距离起点的远近依次遍历迷宫中的每个格子。首先遍历与起点相邻的格子，然后再遍历与这些相邻格子相邻的格子，以此类推。BFS 算法在搜索过程中始终优先考虑距离起点较近的格子，因此可以在找到最短路径的情况下避免不必要的搜索。
3. A* 算法：A* 算法是一种启发式搜索算法，结合了 DFS 和 BFS 的优点。A* 算法在搜索过程中不仅考虑当前格子与起点的距离（启发函数），还考虑当前格子到终点的估计距离（称为 heuristic 函数，如曼哈顿距离或欧几里得距离）。A* 算法在搜索过程中始终优先考虑距离起点较近且估计距离终点较短的格子，从而在找到最短路径的情况下提高搜索效率。
以上这些算法都可以应用于解决走迷宫问题。在实际应用中，需要根据问题的具体要求和场景的复杂度来选择合适的算法。
