根据这个描述写出python代码：给一个二维小写英文字母矩阵char[][]，找出距离最近的且英文字母相同的元素，输出横纵坐标差值的绝对值之和，如果对应位置没有相同元素，则输出-1。例如 a c k o m v z x r g z q u v c 对于char[0][0] = ‘a’，没有相同元素，则该位置输出为-1 对于char[0][1] = ‘c’, 存在char[2][4]的相同元素，则该位置输出为|2 - 0| + |4 - 1| = 5 ……. 最终输出的距离矩阵为 -1 5 -1 -1 -1 4 2 -1 -1 -1 2 -1 -1 4 5

可以使用两层循环来遍历矩阵中的每个元素，然后再遍历整个矩阵来找到距离最近且相同的元素。以下是实现该功能的Python代码：

def find_nearest_distance(char):
    rows = len(char)
    cols = len(char[0])
    result = [[-1] * cols for _ in range(rows)]

    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            if char[i][j].isalpha():
                distance = float('inf')  # 初始化为无穷大
                for x in range(rows):
                    for y in range(cols):
                        if char[i][j] == char[x][y] and (x != i or y != j):
                            distance = min(distance, abs(x - i) + abs(y - j))
                if distance != float('inf'):
                    result[i][j] = distance

    return result


# 示例输入矩阵
char = [
    ['a', 'c', 'k', 'o', 'm'],
    ['v', 'z', 'x', 'r', 'g'],
    ['z', 'q', 'u', 'v', 'c']
]

# 调用函数并输出结果
distance_matrix = find_nearest_distance(char)
for row in distance_matrix:
    print(' '.join(str(val) for val in row))

输出结果为：

-1 5 -1 -1 -1
4 2 -1 -1 -1
2 -1 -1 4 5