对于选定的任意图案，计算与其联通的可消除图案。注意可视化效果。

为了更好地理解问题，我们可以将其抽象为一个矩阵，其中每个元素代表一个图案。对于选定的图案，我们需要找到与其联通的可消除图案，也就是将它们从矩阵中移除后，矩阵中不会留下任何空洞。

一种解决方法是使用深度优先搜索（DFS）算法。具体步骤如下：

1. 从选定的图案开始进行深度优先搜索，记录所有与其相邻的同种图案，并将它们标记为已访问。
2. 遍历所有已访问的图案，重复步骤1，直到没有新的图案被标记为已访问。
3. 遍历所有已访问的图案，计算它们的行和列的最小值和最大值，得到一个矩形区域。
4. 检查矩形区域内是否存在与已访问的图案不同的图案，如果存在，则这些图案是不可消除的。
5. 将矩形区域内的所有图案标记为可消除，即将它们从矩阵中移除。

下面是一个示例代码，用于找到与给定图案联通的可消除图案：

# 定义一个图案矩阵
matrix = [[0, 0, 1, 1],
          [0, 0, 1, 1],
          [1, 1, 0, 0],
          [1, 1, 0, 0]]

# 定义一个 DFS 函数，用于搜索与给定坐标相邻的同种图案
def dfs(x, y, visited, color):
    if x < 0 or x >= len(matrix) or y < 0 or y >= len(matrix[0]):
        return
    if matrix[x][y] != color or visited[x][y]:
        return
    visited[x][y] = True
    dfs(x+1, y, visited, color)  # 向下搜索
    dfs(x-1, y, visited, color)  # 向上搜索
    dfs(x, y+1, visited, color)  # 向右搜索
    dfs(x, y-1, visited, color)  # 向左搜索

# 定义一个函数，用于找到与给定坐标相邻的同种图案
def find_neighbors(x, y, color):
    visited = [[False]*len(matrix[0]) for _ in range(len(matrix))]
    dfs(x, y, visited, color)
    neighbors = []
    for i in range(len(matrix)):
        for j in range(len(matrix[0])):
            if visited[i][j]:
                neighbors.append((i, j))
    return neighbors

# 定义一个函数，用于计算可消除的图案
def get_removable_patterns(x, y):
    color = matrix[x][y]
    neighbors = find_neighbors(x, y, color)
    min_row = min([n[0] for n in neighbors])
    max_row = max([n[0] for n in neighbors])
    min_col = min([n[1] for n in neighbors])
    max_col = max([n[1] for n in neighbors])
    removable_patterns = []
    for i in range(min_row, max_row+1):
        for j in range(min_col, max_col+1):
            if matrix[i][j] != color:
                return []
            removable_patterns.append((i, j))
    return removable_patterns

# 测试代码
print(get_removable_patterns(0, 2))  # 输出 [(0, 2), (0, 3), (1, 2), (1, 3)]

在上面的示例中，我们首先定义了一个图案矩阵 `matrix`，然后定义了三个函数：`dfs`、`find_neighbors`、`get_removable_patterns`。

`dfs` 函数用于搜索与给定坐标相邻的同种图案，并将它们标记为已访问。`find_neighbors` 函数则调用 `dfs` 函数，返回所有已访问的图案。`get_removable_patterns` 函数则根据返回的图案，计算出可消除的图案，并返回它们的坐标。

最后，我们测试了函数 `get_removable_patterns`，传入的参数为 `(0, 2)`，也就是矩阵中第一行第三列的元素，输出结果为 `[(0, 2), (0, 3), (1, 2), (1, 3)]`，表示与该元素联通的可消除图案为这四个位置的图案。