查询以在具有更新的矩阵中查找连接的非空单元格的计数

简介

在具有更新的矩阵中，我们需要查找连接的非空单元格的计数。我们可以使用深度优先搜索（DFS）来解决这个问题。

实现思路

我们可以通过遍历矩阵的每个非空单元格来找到连接的单元格。我们使用一个visited数组来跟踪我们遍历的单元格，为了避免重复，我们遵循以下步骤：

1. 检查当前单元格是否已访问，如果是，则返回。
2. 将当前单元格标记为已访问。
3. 遍历当前单元格的所有相邻单元格。
4. 对于这些相邻单元格，如果它们不是空值且未被访问，则递归地调用DFS，以找到连接的单元格。
5. 在遍历完相邻单元格后，返回计数。

代码实现

def count_connected_cells(matrix):
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0])
    
    visited = [[False] * cols for _ in range(rows)]
    count = 0
    
    def dfs(row, col):
        if row < 0 or col < 0 or row >= rows or col >= cols:
            return
        
        if visited[row][col] or matrix[row][col] == 0:
            return
        
        visited[row][col] = True
        nonlocal count
        count += 1
        
        dfs(row - 1, col) # 上
        dfs(row + 1, col) # 下
        dfs(row, col - 1) # 左
        dfs(row, col + 1) # 右

    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            if not visited[i][j] and matrix[i][j] == 1:
                dfs(i, j)
                
    return count

使用样例

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

count = count_connected_cells(matrix)
print(count)

# 输出：9

总结

这段代码演示了如何使用深度优先搜索算法来查找具有更新的矩阵中连接的非空单元格的计数。我们可以通过遍历每个单元格，并使用DFS遍历其连接的单元格来解决这个问题。如果您需要更深入的了解，可以参考《算法导论》等计算机算法经典书籍。