给定一幅地图，其中有水域，有陆地。被水域完全环绕的陆地是岛屿。有些岛屿上埋藏有宝藏，这些有宝藏的点也被标记出来了。本题就请你统计一下，给定的地图上一共有多少岛屿，其中有多少是有宝藏的岛屿。 输入格式： 输入第一行给出 2 个正整数 N 和 M（1<N×M≤10 5 ），是地图的尺寸，表示地图由 N 行 M 列格子构成。随后 N 行，每行给出 M 位个位数，其中 0 表示水域，1 表示陆地，2-9 表示宝藏。 注意：两个格子共享一条边时，才是“相邻”的。宝藏都埋在陆地上。默认地图外围全是水域。 输出格式： 在一行中输出 2 个整数，分别是岛屿的总数量和有宝藏的岛屿的数量。 输入样例： 10 11 01000000151 11000000111 00110000811 00110100010 00000000000 00000111000 00114111000 00110010000 00019000010 00120000001 输出样例： 7 2

以下是CSDN开发的ChitGPT的回答：

根据您提供的地图信息，我们可以使用深度优先搜索（DFS）算法来进行统计。具体实现步骤如下：

首先，我们定义一个二维数组 map 存储地图信息，其中 0 表示水域，1 表示陆地，2-9 表示宝藏。默认地图外围全是水域。

接着，我们定义两个整型变量 cnt 和 treasureCnt，分别表示岛屿的总数量和有宝藏的岛屿的数量，初始值都为 0。

然后，我们遍历整个地图。对于每个格子 (i,j)，如果它是陆地（map[i][j] == 1）且未被访问过（用一个 bool 类型的数组 visited 来记录），则以此格子为起点，使用 DFS 算法搜索整个岛屿。

在搜索的过程中，我们用一个标记数组标记访问过的陆地格子，同时统计当前岛屿的大小。如果当前格子包含宝藏（map[i][j] >= 2），则 treasureCnt 加 1。

最后，搜索结束后将 cnt 和 treasureCnt 的值输出即可。

以下是具体实现的代码：

相关问题

矩阵岛屿python

矩阵岛屿是一个常见的计算机算法问题，通常用于解决图论和搜索相关的问题。在Python中，我们可以使用深度优先搜索（DFS）算法来解决矩阵岛屿问题。

首先，我们需要将矩阵表示为一个二维数组。每个元素可以通过0或1来表示，其中0表示水域，1表示陆地。我们需要遍历整个二维数组，当遇到1（表示陆地）时，就进行DFS搜索，找到与当前陆地相邻的所有陆地，将其标记为已访问，并继续搜索相邻的陆地。通过这样的遍历和搜索，我们可以计算出矩阵中的岛屿数量。

下面是一个简单的Python实现示例：

def dfs(grid, i, j):
    # 判断当前坐标是否越界或者已经访问过
    if i < 0 or i >= len(grid) or j < 0 or j >= len(grid[0]) or grid[i][j] != 1:
        return
    # 标记当前坐标为已访问
    grid[i][j] = '#'
    # 搜索上下左右四个方向
    dfs(grid, i - 1, j)
    dfs(grid, i + 1, j)
    dfs(grid, i, j - 1)
    dfs(grid, i, j + 1)

def numIslands(grid):
    count = 0
    for i in range(len(grid)):
        for j in range(len(grid[0])):
            if grid[i][j] == 1:
                # 发现一个新的岛屿，进行DFS搜索
                dfs(grid, i, j)
                count += 1
    return count

# 示例输入
grid = [
    [1, 1, 0, 0, 0],
    [1, 1, 0, 0, 0],
    [0, 0, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 1, 1]
]

# 调用函数计算岛屿数量
islands = numIslands(grid)
print("岛屿数量为：", islands)

运行上述代码，输出结果为：岛屿数量为：3。表示给定的矩阵中有3个岛屿。这就是通过深度优先搜索算法来解决矩阵岛屿问题的一个简单实现。