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AI走迷宫是人工智能领域的一个经典问题。在这个问题中，我们需要让计算机程序找到从迷宫起点到终点的路径。这个绿色圆点代表起点，红色圆点代表终点，黑色区域是墙壁，白色区域是可以通行的路径。AI需要通过搜索算法来探索迷宫，避开障碍物，找到可行的路径。
深度优先搜索是一种经典的迷宫求解算法。它的工作原理是从起点开始，选择一个方向尽可能深地探索下去。当遇到死路或已访问过的节点时，算法会回溯到上一个节点，然后尝试其他未探索的方向。这个蓝色路径展示了DFS的探索过程，可以看到它会深入探索每一条可能的路径，直到找到目标点。
广度优先搜索采用不同的策略来探索迷宫。它从起点开始，逐层向外扩展搜索范围。首先访问距离起点1步的所有节点，然后是2步的节点，以此类推。不同颜色代表不同的搜索层次。BFS的优势是能够保证找到最短路径，因为它总是先探索距离较近的节点。当找到目标时，绿色直线显示了最短路径。
A星算法是一种智能的搜索算法，它结合了广度优先搜索的优点和启发式函数的指导。算法使用评估函数f(n)等于g(n)加h(n)，其中g(n)是从起点到当前节点的实际距离，h(n)是从当前节点到终点的估计距离。紫色点显示A星算法探索的节点，可以看到它比BFS探索的节点更少，但仍能找到最优路径。绿色路径就是A星算法找到的最短路径。
通过比较这三种算法，我们可以看到它们各有特点。深度优先搜索内存占用少但可能找到较长路径，广度优先搜索保证找到最短路径但内存占用较大，而A星算法结合了两者优点，既高效又能找到最优解。这些算法在现实中有广泛应用，比如游戏中的AI角色路径规划、机器人导航系统，以及我们日常使用的GPS导航算法。AI走迷宫问题为我们理解路径搜索和人工智能决策提供了很好的基础。