代码实现：位置[0,2]、[1,0]小区，位置[0,0]是垃圾站，位置[0,1]、[1,1]是障碍，无法通行，2个小区，1个垃圾站，小区到垃圾站的最小路径是1+0=1。

在您给出的例子中，这是一个二维数组表示的地图，我们需要找出两个小区[0,2]和[1,0]以及一个垃圾站[0,0]之间最短的路径。由于[0,1]和[1,1]位置不可通行，所以我们不能直接通过它们。在这种情况下，可以先将障碍位置设为无穷大（例如`np.inf`），这样它们就不会出现在搜索路径中。以下是使用Python和NumPy库（如果有需要的话）的一个简单实现：

import numpy as np

# 定义地图数组
map_array = np.array([[0, 1, np.inf, np.inf],
                       [1, 0, np.inf, 2],
                       [np.inf, np.inf, 1, np.inf],
                       [np.inf, 2, np.inf, 0]])

# 垃圾站和小区的位置
garbage_station = (0, 0)
neighborhoods = [(0, 2), (1, 0)]

# 创建一个表示距离的数组，初始化为无穷大
distances = np.full_like(map_array, np.inf)

# 设置起点（垃圾站）的距离为0
distances[garbage_station] = 0

# 使用宽度优先搜索（BFS）
visited = np.zeros_like(distances, dtype=bool)
queue = [(garbage_station, 0)]  # 用元组存储坐标和距离

while queue:
    current_pos, distance = queue.pop(0)
    
    if visited[current_pos]:  # 如果已经访问过，则跳过
        continue
    
    visited[current_pos] = True
    
    for neighbor in [(i, j) for i in range(-1, 2) for j in range(-1, 2) if abs(i) + abs(j) == 1]:
        next_pos = (current_pos[0] + neighbor[0], current_pos[1] + neighbor[1])

        if 0 <= next_pos[0] < map_array.shape[0] and 0 <= next_pos[1] < map_array.shape[1]:
            if map_array[next_pos] != np.inf and not visited[next_pos]:
                # 只有邻居是小区并且没有遇到障碍才更新距离
                new_distance = distance + map_array[next_pos]

                if new_distance < distances[next_pos]:
                    distances[next_pos] = new_distance
                    queue.append((next_pos, new_distance))

# 找出两个小区的最短距离
shortest_path = np.min([distances[i] + map_array[i] for i in neighborhoods]) if any(distances[neighborhoods]) else None

print("小区到垃圾站的最小路径长度:", shortest_path)