动画演示深度优先算法搜寻逃出迷宫的路径

深度优先算法(DFS 算法)是什么？

寻找起始节点与目标节点之间路径的算法，常用于搜索逃出迷宫的路径。主要思想是，从入口开始，依次搜寻周围可能的节点坐标，但不会重复经过同一个节点，且不能通过障碍节点。如果走到某个节点发现无路可走，那么就会回退到上一个节点，重新选择其他路径。直到找到出口，或者退到起点再也无路可走，游戏结束。当然，深度优先算法，只要查找到一条行得通的路径，就会停止搜索；也就是说只要有路可走，深度优先算法就不会回退到上一步。

下图是使用 DFS 算法搜寻出来的一条路径：

总结一下：

从起点开始，查询下一步走得通的节点，将这些可能的节点压入堆栈中，已经走过的节点不再尝试。查询完毕之后，从堆栈中取出一个节点，查询该节点周围是否存在走得通的节点。如果不存在可能的节点，就继续从堆栈中取一个节点。重复以上操作，直到当前节点为终点，或者堆栈中再无节点。

定义数据：

• 起始节点与目标节点

• 存储节点的堆栈

定义辅助函数

• 获取下一节点的函数: successor

• 判断是否为终点的函数: test_goal

首先，我们来定义栈这种数据结构，栈是一种后进先出的数据结构，之前公众号写过一篇介绍性文章：

python 在命令行模拟浏览器的进退功能

因为之后的广度优先搜索会使用到队列，A* 算法会用到优先队列，我们定义了抽象基类，以便后续使用。deque 是双端队列，与内置类型 list 操作类似，但头部与尾部插入和删除操作的时间复杂度均为 O(1)。

# utils.py
from abc import abstractmethod, ABC
from collections import deque

class Base(ABC):
    def __init__(self):
        self._container = deque()

    @abstractmethod
    def push(self, value):
        """push item"""

    @abstractmethod
    def pop(self):
        """pop item"""

    def __len__(self):
        return len(self._container)

    def __repr__(self):
        return f'{type(self).__name__}({list(self._container)})'


class Stack(Base):
    def push(self,&nb