迷宫问题是一个前所未有的挑战，在这个问题中，我们需要在给定的迷宫中找到从起点到终点的最短路径。为了解决这个问题，我们可以使用深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种算法。

DFS算法遵循一种简单的策略，即探索每个可能的路径，直到找到目标解决方案。在我们的迷宫中，每个格子可以被认为是一个点，我们可以在这个点上进行访问。通过在每个点上进行DFS，我们可以找到从起点到终点的路径。

//递归实现DFS
public void dfs(int x, int y) {
if (x< 0 || x >= n || y< 0 || y >= m || maze[x][y] == 1 || visited[x][y])
return;
visited[x][y] = true;
path.add(new Point(x, y));
if (x == endX && y == endY) {
if (shortPath.isEmpty() || path.size()< shortPath.size()) {
shortPath = new ArrayList<>(path);
}
}
dfs(x + 1, y);
dfs(x - 1, y);
dfs(x, y + 1);
dfs(x, y - 1);
path.remove(path.size() - 1);
}

与DFS相比，BFS算法则使用队列来存储需要探索的下一个节点。从起点开始，我们将起点添加到队列中，并开始遍历所有可以到达的邻居。一旦我们到达终点，我们就返回解决方案。

//队列实现BFS
public void bfs() {
Queuequeue = new LinkedList<>();
visited[startX][startY] = true;
queue.offer(new Point(startX, startY, null));
while (!queue.isEmpty()) {
Point point = queue.poll();
int x = point.getX();
int y = point.getY();
if (x == endX && y == endY) {
while (point.getParent() != null) {
path.add(new Point(point.getX(), point.getY()));
point = point.getParent();
}
break;
}
for (int i = 0; i< dx.length; i++) {
int nx = x + dx[i];
int ny = y + dy[i];
if (nx >= 0 && nx< n && ny >= 0 && ny< m && !visited[nx][ny] && maze[nx][ny] == 0) {
visited[nx][ny] = true;
queue.offer(new Point(nx, ny, point));
}
}
}
Collections.reverse(path);
}

最后，我们需要注意的是，求解迷宫路径时，我们需要在每个格子中保留路径的信息。我们可以使用一个Point结构体或一个简单的二维数组来实现这一点。