这个问题是典型的图论中的路径搜索问题，非常适合使用广度优先搜索（Breadth-First Search，简称BFS）或深度优先搜索（Depth-First Search，简称DFS）算法来解决。让我们一步步来分析如何解决这个问题：
1. 题目理解
首先，确保你完全理解了题目要求。我们有一个n×m的迷宫，其中某些位置是障碍物，某些位置是空地。起点和终点都是空地，你需要判断是否存在一条从起点到终点的路径，这条路径只能经过空地。
2. 数据结构选择
在解决这类问题时，我们需要一种数据结构来表示迷宫的状态。通常，二维数组是一个很好的选择，可以用它来存储迷宫的布局。例如，你可以定义一个二维数组maze[n][m]，其中maze[i][j]为'.'表示该位置是空地，为'#'表示该位置有障碍物。
3. 算法选择
对于这类问题，BFS和DFS都是可行的选择。BFS保证找到最短路径，而DFS可能更快但不一定能找到最短路径。在这个问题中，由于只需要判断是否可达，使用任一算法均可。下面以BFS为例进行讲解：
BFS实现步骤：
初始化：创建一个队列Q用于存放待访问的位置，并将起点A(sx, sy)入队。同时，创建一个二维数组visited[n][m]，用于记录每个位置是否被访问过，初始时全部标记为未访问。
循环直到队列为空：
出队一个位置(x, y)。
如果这个位置是终点B(fx, fy)，则可以直接返回YES，因为找到了一条路径。
否则，检查该位置的上、下、左、右四个相邻位置是否在迷宫内且没有障碍物且没有被访问过。如果是，则将这些位置标记为已访问，并将它们加入队列Q中。
结束条件：如果队列Q为空时仍未找到路径至终点，返回NO。
4. 编程实践
开始编写代码前，先在纸上或白板上模拟几遍算法流程，确保你理解了每个步骤。然后，逐步将算法转换成代码，注意边界条件的处理，比如越界检测等。
5. 调试与测试
编写完代码后，不要急于提交。先自己构造一些测试用例，包括边界情况和极端情况，手动验证程序的正确性。使用题目给出的样例数据进行测试，确认输出结果符合预期。
6. 总结与反思
无论最终是否解决了问题，都应该对解题过程进行总结，思考是否有更优的解法或者在编码过程中有哪些可以改进的地方。
