写一份完整的孤岛划分程序

孤岛划分（Island Count）是一种常见的计算机科学问题，它的目标是在给定的地图上找出所有的孤岛（由岛屿上的相邻格子组成的连通块），并计算出它们的数量。以下是一份参考程序，供您参考：

def island_count(map):
    """
    计算地图上孤岛的数量
    :param map: 二维列表，表示地图。其中，1 表示陆地，0 表示海洋。
    :return: 孤岛的数量
    """
    # 检查边界条件
    if not map or not map[0]:
        return 0
    
    # 初始化变量
    count = 0
    rows = len(map)
    cols = len(map[0])
    
    # 定义 DFS 函数
    def dfs(i, j):
        if i < 0 or i >= rows or j < 0 or j >= cols or map[i][j] == 0:
            return
        # 将当前格子标记为已访问
        map[i][j] = 0
        # 继续搜索相邻的格子
        dfs(i-1, j)
        dfs(i+1, j)
        dfs(i, j-1)
        dfs(i, j+1)
    
    # 遍历地图，搜索孤岛
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            if map[i][j] == 1:
                count += 1
                dfs(i, j)
    
    return count

上述程序使用深度优先搜索（DFS）算法，遍历地图中的每个格子，如果发现一个陆地格子（值为1），则将其周围的相邻格子都标记为已访问。最终，程序统计标记过的陆地格子数量，即为孤岛的数量。

注意，这份程序仅供参考，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。例如，可以使用广度优先搜索（BFS）算法代替DFS，或者使用并查集等数据结构来实现孤岛的查找。