主题介绍：'10 10 '

10 10 是一个经典的题目，它可以用来作为练习编程的基础问题，也可以用来训练编程思维能力以及算法能力。通常，10 10 的题目是在一个正方形的棋盘上，寻找两个点之间的最短路径，这个路径可以是直线的，也可以是斜线的，但是只能够通过最多一次斜线的方式。在这个问题中，我们通常可以用搜索算法或动态规划算法来解决这个问题。

代码示例

下面是一个使用搜索算法来解决10 10问题的代码示例，它可以通过递归的方式来进行搜索。在这个代码示例中，我们定义了一个矩阵来表示棋盘，定义了一个visited矩阵来标记已经走过的路径，并且定义了两个变量来存储起点和终点的位置。然后我们从起点开始进行深度优先搜索，每次尝试移动到周围的四个方向，如果走到终点，就比较这条路径是否是当前的最优解，如果是，则更新最优解的路径。

def dfs(matrix, visited, i, j, end_i, end_j, path, min_path):
    if i == end_i and j == end_j:
        if len(path) < len(min_path):
            min_path[:] = path[:]
        return

    visited[i][j] = True

    dirs = [[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0], [-1, -1], [1, 1], [-1, 1], [1, -1]]
    for dir in dirs:
        ni = i + dir[0]
        nj = j + dir[1]
        if ni >= 0 and ni < len(matrix) and nj >= 0 and nj < len(matrix[0]) and not visited[ni][nj]:
            if (dir[0] == 0 or dir[1] == 0) or (ni == end_i and nj == end_j):
                path.append([ni, nj])
                dfs(matrix, visited, ni, nj, end_i, end_j, path, min_path)
                path.pop()

    visited[i][j] = False

    return min_path

matrix = [[0, 0, 0, 0, 0],
          [0, 0, 0, 0, 0],
          [0, 0, 0, 0, 0],
          [0, 0, 0, 0, 0],
          [0, 0, 0, 0, 0]]

visited = [[False] * len(matrix[0]) for _ in range(len(matrix))]

start_i = 0
start_j = 0
end_i = 4
end_j = 4

path = [[start_i, start_j]]
min_path = dfs(matrix, visited, start_i, start_j, end_i, end_j, path, [[start_i, start_j]])

print(min_path)

总结

10 10 是一道非常基础的问题，但也非常具有挑战性，通过解决这个问题，可以锻炼我们的编程思维能力和算法能力，同时也可以让我们更好地理解搜索算法和动态规划算法。