首先，在面对一个二维或三维矩阵表示出的地图——即迷宫时，我们可以将其视为一种特殊的无向图或者有向图结构。每个节点代表迷宫的一个单元格，如果两个相邻的单元格之间没有墙壁阻隔，则这两个节点间存在一条边连接它们。这种抽象化的处理方式使得可以运用图论的方法来求解路线问题。
**1. 栈与深度优先搜索(DFS)**
当采用深度优先搜索方法探索迷宫的时候，栈作为一种后进先出(LIFO)的数据结构被广泛应用。每当遇到岔路口时，程序会选择当前未访问过的方向继续深入探查，将已走过的位置压入堆栈中以备回溯之需。一旦走到死胡同无法前进，就弹出最后一个进入点并尝试其他可能的方向，直至找到出口为止。
python
stack = [start_point]
while stack:
current_node = stack.pop()
if is_goal(current_node):
# 找到了目标位置，返回成功
else:
for neighbor in get_unvisited_neighbors(current_node):
mark_visited(neighbor)
stack.append(neighbor)
**2. 队列与广度优先搜索(BFS)**
而在使用广度优先搜索法探寻出路的过程中，我们会借助先进先出(FIFO)特性明显的队列数据结构。所有待检查的空间按照距离起始地点的距离远近依次排队等待探测，确保了尽可能早发现较短路径的可能性。
python
queue = [start_point]
while queue:
current_node = queue.popleft() # 获取离出发点最近且未经考察的结点
if is_goal(current_node):
return True
else:
unexplored_neighbors = get_unvisited_neighbors(current_node)
for next_node in unexplored_neighbors:
mark_visited(next_node)
queue.append(next_node)
return False # 如果遍历完所有可能性仍未到达终点，则表明此迷宫不存在通路
总结来说，在编程实现过程中，“走迷宫”的解决方案深刻体现了对各种基础数据结构的理解及灵活运用能力：无论是存储空间状态变化的历史记录以便进行回退操作所使用的栈；还是为了高效有序查找最浅层可行路径选择队列作为辅助工具。这些实践无不彰显出了数据结构对于实际工程应用场景的重要性及其广泛适用性。