Python中查找不能离开的岛屿数量的程序

背景知识

在计算机科学领域，图像处理，地理信息系统（GIS）和人工智能（AI）等领域，经常需要查找不同的陆地和海洋区域。我们需要在这些领域中识别不同的物体，如房屋、道路、桥梁、医学图像中的病变，等等。其中，最基本的问题之一是查找图像中的岛屿。

岛屿可以通过像素相关性的定义来定性地描述。如果两个像素是接近的并且它们具有相似的属性（例如亮度、温度、压力等），则它们被认为是相关的。

通常，查找图像中的岛屿问题可以归结为一个岛屿计数问题。我们需要找出所有不能离开的岛屿的数量。

解决方案

我们可以使用深度优先搜索（DFS）算法解决这个问题。在DFS中，我们从岛屿上的任意一个点出发，尝试遍历整个岛屿。搜索过程中，我们可能会遇到以下情况：

当前点是海洋。那么我们什么也不需要做，直接返回。
当前点是与其他岛屿相连的陆地。那么我们仍然什么也不需要做，直接返回。
当前点是未访问过的陆地。那么我们需要继续遍历整个岛屿。在该点的上、下、左、右四个方向继续搜索，直到访问到所有与该点相邻的陆地，或者访问到海洋。

对于每个未访问过的陆地点，我们计数器加1，表示我们找到了一个新的岛屿。

下面是Python代码示例（注：该代码只适用于二维数组）：

def dfs(matrix, visited, i, j):
    if i < 0 or i >= len(matrix) or j < 0 or j >= len(matrix[0]):
        return
    if matrix[i][j] == '0' or visited[i][j]:
        return
    visited[i][j] = True
    dfs(matrix, visited, i-1, j)
    dfs(matrix, visited, i+1, j)
    dfs(matrix, visited, i, j-1)
    dfs(matrix, visited, i, j+1)

def island_counter(matrix):
    if not matrix:
        return 0
    visited = [[False for _ in range(len(matrix[0]))] for _ in range(len(matrix))]
    count = 0
    for i in range(len(matrix)):
        for j in range(len(matrix[0])):
            if matrix[i][j] == '1' and not visited[i][j]:
                dfs(matrix, visited, i, j)
                count += 1
    return count

测试用例

为了测试上面的算法，请使用以下测试用例：

matrix = [['1', '1', '1', '1', '0'],
          ['1', '1', '0', '1', '0'],
          ['1', '1', '0', '0', '0'],
          ['0', '0', '0', '0', '0']]

assert island_counter(matrix) == 1


matrix = [['1', '1', '0', '0', '0'],
          ['1', '1', '0', '0', '0'],
          ['0', '0', '1', '0', '0'],
          ['0', '0', '0', '1', '1']]

assert island_counter(matrix) == 3