将计算出的警卫机器人数及其最佳哨位安排输出到文件 output.txt。文件的第一行是警卫机器人数；接下来的 m行中每行 n 个数，0 表示无哨位，1 表示哨位。如果不存在满足要求的哨位安排则输出’No Solution!’。

好的，这里给出一个 Python 的示例代码：

def solve_guard(l, r, n, m):
    # 构造二分图
    graph = [[] for _ in range(l + r)]
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            if (i + j) % 2 == 0:
                # 陈列室节点
                u = j * n + i
                if i > 0:
                    graph[u].append(u - 1)
                if i < n - 1:
                    graph[u].append(u + 1)
                if j > 0:
                    graph[u].append(u - n)
                if j < m - 1:
                    graph[u].append(u + n)
            else:
                # 哨位节点
                u = l + j * n + i
                graph[u].append(i * n + j)

    # 使用匈牙利算法求解最大匹配
    match = [-1] * (l + r)
    for u in range(l):
        visited = [False] * l
        dfs(graph, u, visited, match)

    # 计算最小点覆盖
    guard_count = l - match.count(-1)
    if guard_count < l:
        # 构造哨位安排矩阵
        res = [[0] * n for _ in range(m)]
        for u in range(l, l + r):
            if match[u] != -1:
                i = match[u] % n
                j = match[u] // n
                res[j][i] = 1
        return guard_count, res

    return None

def dfs(graph, u, visited, match):
    for v in graph[u]:
        if not visited[v]:
            visited[v] = True
            if match[v] == -1 or dfs(graph, match[v], visited, match):
                match[v] = u
                return True
    return False

# 读取输入数据
with open('input.txt', 'r') as f:
    n, m = map(int, f.readline().strip().split())
    
# 解决问题
result = solve_guard(n * m, n * m, n, m)

# 输出结果到文件
with open('output.txt', 'w') as f:
    if result is None:
        f.write('No Solution!')
    else:
        guard_count, positions = result
        f.write(str(guard_count) + '\n')
        for row in positions:
            f.write(' '.join(str(x) for x in row) + '\n')

这个代码中，我们通过 `solve_guard` 函数来解决问题，它接受四个参数：`l` 和 `r` 分别表示二分图的左部和右部节点数，`n` 和 `m` 分别表示矩阵的行数和列数。函数返回一个包含两个元素的元组：第一个元素是最小警卫机器人数量，第二个元素是一个二维数组，表示哨位的安排情况。如果不存在满足要求的哨位安排，则返回 `None`。

在函数内部，我们首先根据题目要求构造二分图，然后使用匈牙利算法求解最大匹配。最大匹配的意义是尽可能多地覆盖边，也就是尽可能少地使用警卫机器人。然后，我们计算最小点覆盖，它的意义是尽可能少地使用节点，也就是尽可能少地设置哨位。最小点覆盖等于节点数减去最大匹配数，因此我们可以通过 `l - match.count(-1)` 计算出最小警卫机器人数量。最后，我们根据匹配情况构造哨位安排矩阵，并将结果输出到文件。