给定一个 N 行 M 列的二维矩阵，矩阵中每个位置的数字取值为 0 或 1。矩阵示例如： 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 现需要将矩阵中所有的 1 进行反转为 0，规则如下： 1）当点击一个 1 时，该 1 变被反转为 0，同时相邻的上、下、左、右，以及左上、左下、右 上、右下 8 个方向的 1（如果存在 1）均会自动反转为 0； 2）进一步地，一个位置上的 1 被反转为 0 时，与其相邻的 8 个方向的 1（如果存在 1）均会自 动反转为 0； 按照上述规则示例中的矩阵只最少需要点击 2 次后，所有值均为 0。请问，给定一个矩阵， 最少需要点击几次后，所有数字均为 0？ 输入描述 第一行为两个整数，分别表示矩阵的行数 N 和列数 M，取值范围均为[1, 100] 接下来 N 行表示矩阵的初始值，每行均为 M 个数，取值范围[0,1] 输出描述 输出一个整数，表示最少需要点击的次数

以下是一个可能的Python实现，时间复杂度为$O(nm)$：

n, m = map(int, input().split())

# 读入矩阵，同时记录所有为1的位置
matrix = []
ones = set()
for i in range(n):
    row = list(map(int, input().split()))
    matrix.append(row)
    for j in range(m):
        if row[j] == 1:
            ones.add((i, j))

# BFS搜索相邻的1，并将其设为0
def bfs(i, j):
    q = [(i, j)]
    while q:
        x, y = q.pop(0)
        if matrix[x][y] == 0:
            continue
        matrix[x][y] = 0
        for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0), (-1, -1), (-1, 1), (1, -1), (1, 1)]:
            nx, ny = x + dx, y + dy
            if 0 <= nx < n and 0 <= ny < m and matrix[nx][ny] == 1:
                q.append((nx, ny))

# 对每个为1的位置进行BFS搜索，并记录点击次数
clicks = 0
while ones:
    i, j = ones.pop()
    bfs(i, j)
    clicks += 1

# 输出结果
print(clicks)

这个方法的思路是先读入矩阵，并记录所有为1的位置。然后对于每个为1的位置，进行BFS搜索相邻的1，并将其设为0。搜索结束后，将点击次数加1。最终的点击次数即为所有为1的位置进行BFS搜索的次数。