标题中的“小玩意，利用遗传算法解决迷宫问题”指的是一个使用遗传算法来解决迷宫寻路问题的小项目。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它通过模拟生物进化过程中的优胜劣汰，逐步改进解的质量，直至找到最优解。在这个特定的应用中，迷宫可以被视为一个复杂的问题空间，而遗传算法则是寻找从起点到终点最短路径的有效工具。
在描述中提到的“NULL 博文链接：https://frosh.iteye.com/blog/1730312”，暗示我们可以从这个链接找到更多关于该项目的详细信息。通常，这样的博客文章会包含项目的背景、实现原理、代码解析以及可能遇到的挑战和解决方案。
标签“源码 工具”表明这个项目不仅提供了源代码，还可能是一个实用的工具或者示例，供学习者研究和实践。源码通常是编程项目的核心部分，它揭示了算法如何被实现和执行。而工具标签则意味着这个项目可能具有一定的可操作性，用户可以通过它直接进行迷宫问题的求解。
在压缩包内的文件“game.html”和“app.js”中，"game.html"可能是项目的前端界面，展示迷宫问题的图形化表示以及用户交互的部分。而"app.js"则很可能包含了JavaScript实现的遗传算法逻辑，处理游戏逻辑、数据结构、算法的运行以及与HTML界面的交互。
在“game.html”中，可能包含了HTML和CSS用于创建迷宫的布局和样式，用户界面元素如按钮、输入框等，以及JavaScript的引用，用于处理用户的输入和展示迷宫的解决方案。JavaScript代码（在“app.js”中）可能包括以下关键部分：
1. **迷宫表示**：使用二维数组或其他数据结构来表示迷宫的墙和通道。
2. **初始化种群**：随机生成一系列解决方案（路径），作为算法的初始种群。
3. **适应度函数**：评估每个解决方案的优劣，例如，路径长度越短，适应度越高。
4. **遗传操作**：包括选择（根据适应度选择优秀个体）、交叉（两个个体交换部分基因以生成新个体）和变异（随机改变个体的一部分基因）。
5. **迭代过程**：重复上述步骤，直到达到预设的迭代次数或找到满意解。
6. **结果输出**：在网页上显示最终找到的最短路径。
通过阅读和分析这些源代码，学习者可以深入理解遗传算法的实现细节，并将其应用于其他类似的搜索和优化问题中。此外，对于想要提升前端技能的开发者来说，分析“game.html”与“app.js”的交互也是个不错的实践机会。
