给定一个二维数组，数组只包含1和0，1表示岛屿，0表示海洋，求每个海洋与最近的岛屿的距离，怎么用Python实战呢？

可以使用广度优先搜索算法来解决这个问题。首先，遍历二维数组，找到所有岛屿，并将其标记为访问过。然后，对于每个未访问的海洋格子，从该格子开始进行广度优先搜索，直到找到最近的岛屿，则搜索结束，此时可以计算出当前海洋格子与最近的岛屿的距离。使用 Python 实现上述算法，可以使用队列来存储和搜索相邻的海洋格子，并使用一个标记数组来记录每个格子的距离。

相关问题

给定一个二维数组 打印二维数组每列最小的值

以下是Python中打印二维数组每列最小值的代码示例：

# 定义一个二维数组
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]

# 使用zip函数将二维数组转置，然后遍历每一列找到最小值
for col in zip(*matrix):
    print(min(col))

代码解释：

1. 首先定义一个二维数组matrix，其中包含4行3列的数据。
2. 使用zip函数将二维数组转置，得到一个包含3行4列的新数组，其中每一行对应原数组的一列。
3. 遍历新数组的每一列，使用min函数找到该列的最小值，并打印输出。

编写一个函数，使给定的一个二维数组转置

以下是一个示例函数，可以将给定的二维数组进行转置：

def transpose(matrix):
    """
    将给定的二维数组进行转置
    """
    # 获取矩阵的行数和列数
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[])
    
    # 创建一个新的二维数组，用于存储转置后的矩阵
    transposed = [[ for j in range(rows)] for i in range(cols)]
    
    # 遍历原矩阵，将每个元素放到新矩阵对应的位置上
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            transposed[j][i] = matrix[i][j]
    
    # 返回转置后的矩阵
    return transposed

该函数接受一个二维数组作为参数，返回转置后的二维数组。具体实现过程如下：

1. 获取原矩阵的行数和列数；
2. 创建一个新的二维数组，用于存储转置后的矩阵；
3. 遍历原矩阵，将每个元素放到新矩阵对应的位置上；
4. 返回转置后的矩阵。

例如，对于以下二维数组：

matrix = [[1, 2, 3],
          [4, 5, 6],
          [7, 8, 9]]

调用 `transpose(matrix)` 函数后，将返回以下转置后的二维数组：

[[1, 4, 7],
 [2, 5, 8],
 [3, 6, 9]]