自动编程迷宫通常涉及以下几个步骤：
理解迷宫规则
首先，你需要了解迷宫的结构、出口位置以及可能的障碍物。这将帮助你制定解决问题的策略。
设计算法
在编写代码之前，设计一个算法来解决迷宫问题。常见的算法包括递归、回溯、深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
编写代码
根据设计好的算法选择编程语言和数据结构。面向对象编程语言如Python、Java等可以更容易地实现迷宫逻辑。
调试和测试
完成代码编写后，对代码进行调试和测试，确保它能够正确地解决迷宫问题。
优化代码
如果遇到效率问题，可以尝试优化代码，例如使用剪枝技术减少搜索空间，或使用动态规划避免重复计算。
拓展思考
成功解决基本迷宫问题后，可以尝试解决更复杂的问题，例如多个迷宫和多个出口的最短路径问题。
具体实现方法
左手法则
左手法则是一种简单的自动走迷宫算法，适用于有墙壁且出口在墙壁上的迷宫。算法步骤如下：
走到墙边
让角色一直沿着既定方向前进，直到碰到墙壁。
检测左边是否有墙
每走一步，检查左边是否有墙壁。如果左边有墙，则继续沿着当前方向前进；如果没有墙，则左转。
检测前面是否有墙
每走一步，检查前面是否有墙壁。如果前面有墙，则沿着当前方向的反方向前进；如果没有墙，则继续直行。
左右转向
根据上述检测结果，不断调整方向，直到找到出口。
示例代码（Python）
```python
def left_hand_rule（maze, start, end）:
x, y = start
directions = [（0, 1）, （1, 0）, （0, -1）, （-1, 0）] 右，下，左，上
visited = set（）
visited.add（start）
while （x, y） != end:
走到墙边
if x == 0 or x == len（maze） - 1 or y == 0 or y == len（maze） - 1:
检测左边是否有墙
if directions * x + directions * y in visited:
x += directions
检测前面是否有墙
elif directions * x + directions * y in visited:
y += directions
左转
else:
x -= directions
y -= directions
else:
如果已经在路径上，尝试其他方向
for dx, dy in directions:
nx, ny = x + dx, y + dy
if 0 <= nx < len（maze） and 0 <= ny < len（maze） and maze[nx][ny] == 0 and （nx, ny） not in visited:
x, y = nx, ny
visited.add（（nx, ny））
break
return （x, y）
示例迷宫，0表示路径，1表示墙壁
maze = [
[0, 1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1, 0],
[1, 1, 1, 1, 0],
[0, 0, 0, 0, 0]
]
start = （0, 0）
end = （4, 4）
path = left_hand_rule（maze, start, end）
print（f"Path to exit: {path}"）
```
这个示例代码实现了左手法则，并找到从起点到终点的路径。你可以根据需要调整迷宫的大小和结构，以及出口的位置。