首先理解问题背景：在一个二维数组表示的地图（即迷宫）中，'0'代表通路，非零值则为障碍物；起点到终点之间需要找到一条经过所有可行走格子，并使得总步数最少的道路。
为了寻找这个最短路径，我们可以采用经典的“宽度优先搜索”(BFS)或“A* 搜索”等方法进行处理。这里以相对简单直观但同样高效的 BFS 算法为例：
c
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>
#define ROWS 5 // 迷宫行数
#define COLS 7 // 迷宫列数
// 定义一个结构体用于存储节点的信息包括位置坐标以及距离起始点的距离
typedef struct Node {
int row;
int col;
int distance;
}Node;
bool is_valid(int maze[ROWS][COLS], int r, int c){
return (r >= 0 && r <= ROWS -1 && c >= 0 && c <= COLS-1
&&maze[r][c] == 0); // 判断当前位置是否合法及可达
}
void bfs(int maze[ROWS][COLS]) {
bool visited[ROWS][COLS]; // 访问标记矩阵初始化为 false
for (int i = 0; i < ROWS ; ++i)
for (int j = 0; j < COLS; ++j)
visited[i][j] = false;
queue<Node> q; // 使用队列辅助广度优先遍历
Node start = {0, 0, 0}; // 设定初始状态（假设起点位于 [0,0])
visited[start.row][start.col]=true;
q.push(start);
while (!q.empty()) {
Node current_node = q.front();
printf("Visiting: (%d,%d)\n",current_node.row,current_node.col);
if(current_node.row==ROWS-1&¤t_node.col==COLS-1){ // 如果到达目标，则结束寻路过程
break;
}
q.pop();
// 四个方向探索相邻未访问过的空地
for (int dr[] = {-1, +0,+1}, dc[]= {-1,+1,+0}; *dr != '\0';++dr, ++dc ) {
int next_row=current_node.row+(*dr),next_col=current_node.col+(*dc);
if(is_valid(maze,next_row,next_col)){
Node new_node={next_row,next_col,current_node.distance+1};
visited[new_node.row][new_node.col]= true;
new_node.distance += 1; // 更新新节点距离
q.push(new_node);
}
}
}// end of the While loop
}//end of function bfs()
int main() {
int maze[ROWS][COLS]={
/* 示例迷宫图 */
{0,0,1,0,1,1,0},
{0,0,0,0,0,1,0},
{0,0,0,0,0,0,0},
{0,1,1,0,0,1,1},
{0,1,1,0,0,0,0}
};
bfs(maze);
return 0;
}
以上代码实现了基于 C 语言的一个基本版的迷宫最短路径查找程序，它通过创建并维护一个记录已访问地点的布尔型数组 `visited` 和利用队列数据结构对可行区域按层级逐步展开的方式来进行深度优先搜索(Breadth First Search)，确保了查找出的是从起点至终点间长度最短的一条路线。
需要注意的是，在实际应用过程中可能还需要针对具体需求做适当调整优化，例如加入启发式估计函数提高效率(A* search algorithm)，或者考虑有向无环图(DAGs)的情况等等。同时上述示例仅提供了单源最短路径解决方案，对于多源或多目的地情况还需进一步扩展设计思路和技术手段。
