谷歌重视能够高效解决复杂问题的候选人。路径寻找算法在许多谷歌产品（如谷歌地图）中是基础，因此这个问题对于评估分析和编码能力非常重要。
理解问题并澄清任何疑问。
讨论可能的算法，如广度优先搜索（BFS）或A*。
逐步实现算法，确保处理边界情况。
针对各种场景测试解决方案。
为了解决在障碍物网格中寻找最短路径的问题，我会使用广度优先搜索（BFS）算法。该算法适合，因为它逐层探索所有可能的路径，确保首先找到最短的路径。我会从起点初始化一个队列，并使用一个访问集合跟踪我们已经探索的单元。在每次迭代中，我会从队列中取出一个单元，检查它是否是目标（右下角），如果不是，就将所有有效邻居（上、下、左、右）入队，这些邻居尚未被访问。如果我们到达目标，我会返回所用的步数；否则，如果队列耗尽而没有到达目标，我会返回-1。这种方法确保时间复杂度为O(N*M)，其中N是行数，M是列数。
练习用不同语言实现路径寻找算法。
熟悉各种网格表示方法。
准备好解释你解决方案的时间和空间复杂度。
考虑你的算法如何随着输入增大而扩展，并在必要时优化。
最好从头实现算法，以展示你的理解。