某数如果大于等于该数上、下、左、右这四个相邻的数，则称该数为二维情况下的高点。给定大小n*n的二维数组，设计算法求该数组中任意一个局部最高点。

要在二维数组中找到任意一个局部最高点，你可以采用“四邻域遍历”的策略。这种算法通常会涉及到四个步骤：

1. 定义函数：创建一个递归函数或者使用迭代，接收当前元素的位置 (i, j)，以及一个二维数组作为输入。

2. 遍历邻居：检查四个相邻位置 (i-1, j), (i, j-1), (i+1, j), 和 (i, j+1) 的值。如果其中任一位置的值小于当前元素，那么当前元素就是局部高点。

3. 更新结果：将所有局部高点的坐标添加到结果列表中。

4. 返回结果：遍历完成后，返回包含所有局部高点坐标的列表。

下面是一个简单的Python伪代码示例：

def find_high_points(matrix, i=0, j=0):
    if i < 0 or j < 0 or i >= len(matrix) or j >= len(matrix[0]):
        return []
    
    neighbors = [(i-1, j), (i, j-1), (i+1, j), (i, j+1)]
    max_value = matrix[i][j]
    high_points = [(i, j)]

    for neighbor in neighbors:
        if matrix[neighbor] > max_value:
            max_value = matrix[neighbor]
            high_points = [(neighbor)]  # replace current high point with new one
    
    # Recursively call the function for neighboring cells that might be local highs
    return high_points + [coord for coord in find_high_points(matrix, *coord) if coord not in high_points]

# 示例用法
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
high_points = find_high_points(matrix)