迭代矩阵和标记访问节点的岛屿数

迭代矩阵是指通过迭代的方式来处理矩阵中的元素。在计算机科学中，常常使用迭代矩阵算法来解决一些与矩阵相关的问题，例如搜索、遍历等。

标记访问节点的岛屿数是一个与矩阵相关的问题。在一个由'0'和'1'组成的二维矩阵中，'1'表示陆地，'0'表示水域。如果'1'相邻（水平或垂直方向）且连续形成一个岛屿（即一块陆地），则将其视为一个岛屿。求解标记访问节点的岛屿数问题，就是要计算矩阵中岛屿的数量。

以下是对迭代矩阵和标记访问节点的岛屿数的全面解答：

迭代矩阵：迭代矩阵是一种处理矩阵元素的算法，它通过循环迭代的方式逐个处理矩阵中的元素。使用迭代矩阵算法可以有效地解决一些与矩阵相关的问题，如搜索、遍历等。

标记访问节点的岛屿数：标记访问节点的岛屿数是一种针对二维矩阵中陆地和水域的问题。在一个由'0'和'1'组成的二维矩阵中，'1'表示陆地，'0'表示水域。如果'1'相邻（水平或垂直方向）且连续形成一个岛屿（即一块陆地），则将其视为一个岛屿。求解标记访问节点的岛屿数问题，就是要计算矩阵中岛屿的数量。

解决标记访问节点的岛屿数问题的一种常用方法是使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法。以下是一个使用深度优先搜索算法解决标记访问节点的岛屿数问题的示例算法：

创建一个与矩阵大小相同的访问标记矩阵，用于标记已经访问过的节点。
初始化岛屿计数器为0。
遍历矩阵中的每个节点，如果当前节点是陆地且未被访问过，则进行深度优先搜索。
在深度优先搜索过程中，将当前节点标记为已访问，并递归地搜索相邻的未访问节点。
深度优先搜索结束后，岛屿计数器加1。
重复步骤3-5直到遍历完所有节点。
返回岛屿计数器的值，即矩阵中的岛屿数量。

下面是一个示例的深度优先搜索算法的实现（使用Python语言）：

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

def numIslands(grid):
    if not grid or not grid[0]:
        return 0
    m, n = len(grid), len(grid[0])
    visited = [[False] * n for _ in range(m)]
    count = 0
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            if grid[i][j] == '1' and not visited[i][j]:
                dfs(grid, visited, i, j)
                count += 1
    return count

# 示例用法
grid = [
    ['1', '1', '0', '0', '0'],
    ['1', '1', '0', '0', '0'],
    ['0', '0', '1', '0', '0'],
    ['0', '0', '0', '1', '1']
]
result = numIslands(grid)
print("岛屿数量:", result)

以上算法使用了深度优先搜索（DFS）来遍历矩阵中的每个节点，并通过访问标记矩阵来标记已经访问过的节点。每当找到一个未访问的陆地节点时，就进行深度优先搜索，将与该节点相邻的陆地节点全部标记为已访问。最终，通过计数已访问的陆地节点的次数，即可得到矩阵中的岛屿数量。

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