给定骑士在棋盘上的 初始 位置(一个2进制矩阵 0 表示空 1 表示有障碍物)，找到到达 终点 的最短路线，返回路线的长度。如果骑士不能到达则返回 -1 。
起点跟终点必定为空.
骑士不能碰到障碍物.
路径长度指骑士走的步数.
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说明
如果骑士的位置为 (x,y)，他下一步可以到达以下这些位置:
(x + 1, y + 2)
(x + 1, y - 2)
(x - 1, y + 2)
(x - 1, y - 2)
(x + 2, y + 1)
(x + 2, y - 1)
(x - 2, y + 1)
(x - 2, y - 1)
样例
例1:
输入:
[[0,0,0],
[0,0,0],
[0,0,0]]
source = [2, 0] destination = [2, 2]
输出: 2
解释:
[2,0]->[0,1]->[2,2]
例2:
输入:
[[0,1,0],
[0,0,1],
[0,0,0]]
source = [2, 0] destination = [2, 2]
输出:-1
算法：BFS
朴素BFS搜搜最短路，BFS概括来说就是像雷达一样，一层一层进行寻找目标点。当找到目标点后进行回溯。从而找到最佳路径。也就是说每走一步都要找到到达该点的最短的路径，最终得到到达所有点的最短路径，这题每一次的下一步做了规定，按照日字形跳到下一步。
根据下一跳位置建立方向数组
dx=[1, 1, 2, 2, -1, -1, -2, -2]
dy=[2, -2, 1, -1, 2, -2, 1, -1]
遍历八个方向，进行搜索
用grid数组标注是否访问过某点
注意判断下一跳的位置是否越界
复杂度分析
时间复杂度O(n*m)
最多跑一边图 n为图的行数，m为图的列数，最多跑一边图，即n*m
空间复杂度O(n*m)
所有点的信息 n为图的行数，m为图的列数
public class Solution {
/**
* @param grid: a chessboard included 0 (false) and 1 (true)
* @param source: a point
* @param destination: a point
* @return: the shortest path
*/
public int shortestPath(boolean[][] grid, Point source, Point destination) {
int n = grid.length,m = grid[0].length;
if (n == 0 || m == 0) {
return -1;
}
int[] dx = {1, 1, 2, 2, -1, -1, -2, -2};
int[] dy = {2, -2, 1, -1, 2, -2, 1, -1};
Queue<Point> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(source);
grid[source.x][source.y] = true;
int ans = 0;
while (!queue.isEmpty()) {
int size = queue.size();
for (int k = 0; k < size; k++) {
Point cur = queue.poll();
//到达终点，返回距离
if (cur.x == destination.x && cur.y == destination.y) {
return ans;
}
for (int i = 0; i < 8; i++) {
Point next = new Point (
cur.x + dx[i],
cur.y + dy[i]
);
//判断下一条可否到达
if (is_in_bound(next,n,m) && grid[next.x][next.y] == false) {
queue.offer(next);
grid[next.x][next.y] = true;
}
}
}
ans++;
}
return -1;
}
//判断是否越界
private boolean is_in_bound(Point next,int n,int m) {
return 0 <= next.x && next.x < n && 0 <= next.y && next.y < m;
}}
更多题解参考：九章算法官网
