主要过程就是一圈一圈
容器需要能保存所遍历过的元素：队列 ， 栈 ，数组
队列：操作受限制的线性表，先进先出，一般应用的问题：速度不匹配，多用户竞争资源。
顺序存储：头指针 front 指向对头元素，尾指针 rear 指向队尾元素的下一个位置。
队列顺序存储的顺序存储类型的描述：
#define MaxSize 50 //定义队列中元素的最大个数
typedef struct{
ElemType data[MaxSize]; //存放队列元素
int front,rear; //队头指针和队尾指针
} SqQueue;操作：
初始状态（队空条件）：Q.front == Q.rear == 0
进队操作：队不满时， 先送值到队尾元素，再将队尾指针加1
出队操作：队不空时， 先取队头元素值，再将队头指针加1链式存储： 链队列，一个同时带有队头指针和对尾指针的单链表，头指针指向对头结点，尾指针指向队尾结点，即单链表最后一个结点
代码描述：
typedef struct{ //链式队列结点
ElemType data;
struct LinkNode *next;
}LinkNode;
typedef struct{ //链式队列
LinkNode *front,*rear; //队列的队头和队尾指针
}LinkQueue;如果bfs是使用队列，需要保证统一的顺时针或者逆时针。（先进先出）
如果bfs是使用栈，那么就需要第一圈是顺时针遍历，第二圈是逆时针遍历，第三圈是顺时针遍历。（先进后出）
栈：只允许在一端进行插入和删除操作的线性表，栈顶（top)线性表允许插入删除的一端，栈底（bottom), 空栈
应用：进制转换，表达式求值，括号匹配
顺序结构：一组地址连续的存储单元存放自栈底到栈顶的数据元素，同时附设一个指针（top)指示当前栈顶元素的位置。
代码结构表示：
#define MaxSize 50 //定义栈中元素的最大个数
typedef struct{
ElemType data[MaxSize]; //存放栈中元素
int top; //栈顶指针
}SqStack;操作：
栈顶指针：S.top，初始时设置：S.top = -1，栈顶元素：S.data[S.top]
进栈操作：栈不满时，栈顶指针先加1，再送值到栈顶元素。
出栈操作：栈非空时，先去栈顶元素值，再将栈顶指针减1。
栈空条件：S.top == -1，栈满条件：S.top == MaxSize-1，栈长：S.top + 1
注意：顺序栈的入栈操作受数组上界的约束，当对栈的最大使用空间估计不足时，有可能会出现栈上溢出。
栈和队列的判空、判断条件，根据实际给的条件不同而变化栈的链式存储：链栈，优点：便于多个栈共享存储空间，通常单链表，没有头结点,LHead指向栈顶元素，
代码表示栈的链式存储的结构类型
typedef struct Linknode{
ElemType data; //数据域
struct Linknode *next; //指针域
}*LiStack; //栈定义类型题目：给定一个由 1（陆地）和 0（水）组成的矩阵，你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成，并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。
输入描述： 第一行包含两个整数 N, M，表示矩阵的行数和列数。 后续 N 行，每行包含 M 个数字，数字为 1 或者 0。
输出描述： 输出一个整数，表示岛屿的数量。如果不存在岛屿，则输出 0。
4 5
1 1 0 0 0
1 1 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 1 1
输出：3注意题目中每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成 （dfs的应用）
本题思路，是用遇到一个没有遍历过的节点陆地，计数器就加一，然后把该节点陆地所能遍历到的陆地都标记上。
在遇到标记过的陆地节点和海洋节点的时候直接跳过。 这样计数器就是最终岛屿的数量。
1：确认递归函数和参数 x,y ,visited 访问标记矩阵 ,grid-----作为二维列表来表示地图，邻接矩阵
2：终止条件就是全部遍历完成
3：处理目前搜索结点出发的路径
direction = [[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0]] # 四个移动方向：上、右、下、左
def dfs(grid, visited, x, y):
"""
对一块陆地进行深度优先遍历并标记
"""
print(f"Visiting ({x}, {y})") # 打印当前访问的坐标
for i, j in direction:
next_x = x + i
next_y = y + j
# 下标越界，跳过 len(grid)=行数 len(grid[0])=列数
if next_x < 0 or next_x >= len(grid) or next_y < 0 or next_y >= len(grid[0]):
continue #结束当前循环直接进入下一循环
# 未访问并且有的的陆地，标记并调用深度优先搜索
if not visited[next_x][next_y] and grid[next_x][next_y] == 1:
visited[next_x][next_y] = True
print(f"Moving to ({next_x}, {next_y})") # 打印移动到的新坐标
dfs(grid, visited, next_x, next_y)
if __name__ == '__main__':
# 版本一
n, m = map(int, input().split())
# 邻接矩阵
grid = []
for i in range(n):
grid.append(list(map(int, input().split())))
# 访问表
visited = [[False] * m for _ in range(n)]
res = 0
for i in range(n):
for j in range(m):
# 判断：如果当前节点是陆地，res+1并标记访问该节点，使用深度搜索标记相邻陆地。
if grid[i][j] == 1 and not visited[i][j]:
res += 1
visited[i][j] = True
dfs(grid, visited, i, j)
print(res)
direction = [[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0]] # 四个方向：上、右、下、左
def dfs(grid, visited, x, y):
"""
对一块陆地进行深度优先遍历并标记
"""
# 与版本一的差别，在调用前增加判断终止条件
if visited[x][y] or grid[x][y] == 0:
return
visited[x][y] = True
for i, j in direction:
next_x = x + i
next_y = y + j
# 下标越界，跳过
if next_x < 0 or next_x >= len(grid) or next_y < 0 or next_y >= len(grid[0]):
continue
# 由于判断条件放在了方法首部，此处直接调用dfs方法
dfs(grid, visited, next_x, next_y)
if __name__ == '__main__':
# 版本二
n, m = map(int, input().split())
# 邻接矩阵
grid = []
for i in range(n):
grid.append(list(map(int, input().split())))
# 访问表
visited = [[False] * m for _ in range(n)]
res = 0
for i in range(n):
for j in range(m):
# 判断：如果当前节点是陆地，res+1并标记访问该节点，使用深度搜索标记相邻陆地。
if grid[i][j] == 1 and not visited[i][j]:
res += 1
dfs(grid, visited, i, j)
print(res)
