岛屿的个数
给定一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，计算岛屿的数量。一个岛被水包围，并且它是通过水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成的。你可以假设网格的四个边均被水包围。
示例 1:
输入:
11110
11010
11000
00000
输出: 1
示例 2:
输入: 11000 11000 00100 00011 输出: 3
我的思想：
输入是一个二维数组，"0" 代表是水 "1"代表是陆地 （注意里面存的是字符串，很坑 我调了半天才发现）
从左上角(0, 0)开始 遍历所有位置 一直到右下角 (m, n)， 这个过程中
如果发现当前位置是"1"， 先把这个位置标记为查询过，
然后递归查看当前位置的上下左右四个位置，把是"1"的标记遍历过，再查看这个位置的上下左右
实际上是一个循环 套了一个递归来实现。
当发现一个陆地 就计数器自增1 然后和这个陆地相连的所有陆地都标记为已经查找过
小技巧：
遍历图的时候，边界位置要留意，左边没有左侧，上边没有上侧，右边没有右侧，下边没有下侧，
可以写分支判断如果是边界就不遍历外侧。
我选择的办法是，在图的外侧增加一圈"0", 相当于扩大了整个图，
这样在递归陆地的过程中会节省了判断，并且不用考虑超出范围的问题。
python代码：
1 class Solution:
2 def numIslands(self, grid):
3 """
4 :type grid: List[List[str]]
5 :rtype: int
6 """
7 # 如果是空图 返回没有陆地
8 if not grid:
9 return 0
10 # 把原图改变一下 四周加上一圈"0" 防止出界 方便遍历
11 w, h = len(grid[0]), len(grid)
12 new_grid = [["0" for i in range(w + 2)]]
13 for g in grid:
14 new_grid.append(["0"] + g + ["0"])
15 new_grid.append(["0" for i in range(w + 2)])
16
17 num = 0 # 记录陆地数量
18
19 # 遍历除了周围的"0" 中间的部分
20 for i in range(1, h+1):
21 for j in range(1, w+1):
22 if new_grid[i][j] == "1": # 如果是陆地 就进入深度遍历
23 num += 1
24 self.deep_search(i, j, new_grid)
25
26 return num
27
28
29 def deep_search(self, i, j, grid):
30 """如果当前是陆地，把当前结点标记遍历过，并分别看左右上下四个位置"""
31 if grid[i][j] == "0":
32 return
33 grid[i][j] = "0"
34 self.deep_search(i-1,j,grid)
35 self.deep_search(i,j-1,grid)
36 self.deep_search(i,j+1,grid)
37 self.deep_search(i+1,j,grid)
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