BFS算法实现停车场最短路径导航

1. 问题背景与需求分析

停车场自动导航系统是现代智能停车场的重要组成部分。这道题目模拟了一个真实的停车场导航场景：将停车场抽象为一个二维网格，需要找到从入口到目标车位的最短路径。

1.1 问题建模

我们将停车场建模为一个r×c的网格矩阵：

• 0表示可行走的空车道
• 1表示障碍物或已占用车位

车辆移动规则：

• 每次只能向上、下、左、右移动一格
• 不能穿过障碍物
• 不能超出网格边界

1.2 输入输出规范

输入包含三部分：

1. 目标车位坐标(m,n)
2. 停车场尺寸(row,col)
3. 停车场网格数据

输出要求：

• 最短路径步数（如可达）
• -1（如不可达）

2. 算法选择与原理分析

2.1 为什么选择BFS？

BFS（广度优先搜索）是解决无权图最短路径问题的经典算法，特别适合本场景：

1. 层级扩展特性：BFS会先访问距离起点为1的所有节点，然后是距离为2的节点，依此类推。当首次到达目标点时，当前的步数就是最短路径。

2. 时间复杂度优势：对于网格问题，BFS的时间复杂度为O(V+E)，其中V是节点数（row×col），E是边数（最多4V）。这比DFS更高效。

3. 实现简单：使用队列即可实现，逻辑清晰。

2.2 BFS算法流程详解

1. 初始化：

   • 创建队列，放入起点(0,0)和初始步数0
   • 创建visited数组记录已访问节点

2. 循环处理：

   • 从队列取出当前节点
   • 如果是目标节点，返回当前步数
   • 否则，向四个方向探索：
     • 检查新坐标是否合法（不越界、不是障碍物、未访问过）
     • 合法则标记为已访问并入队

3. 终止条件：

   • 队列为空仍未找到目标，返回-1

3. Java实现详解

3.1 核心代码结构

java复制import java.util.*;

public class ParkingNavigation {
    public static int shortestPath(int m, int n, int row, int col, int[][] grid) {
        // 边界检查