该文章描述了一个编程问题，涉及到对像素图像的处理。给定一个表示海域的二维矩阵，其中#代表陆地，.代表海洋。由于全球变暖，预测海平面上升将淹没与海洋相邻的陆地区域。问题要求计算在预测的未来中，有多少个岛屿会被完全淹没。提供的解决方案包括使用广度优先搜索(BFS)或深度优先搜索(DFS)遍历矩阵，标记已访问区域，并检测是否有陆地被完全包围，即高地。
题目描述
你有一张某海域 NxNNxN 像素的照片，"."表示海洋、"#"表示陆地，如下所示：
.......
.##....
.##....
....##.
..####.
...###.
.......
其中"上下左右"四个方向上连在一起的一片陆地组成一座岛屿。例如上图就有 2 座岛屿。
由于全球变暖导致了海面上升，科学家预测未来几十年，岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右四个相邻像素中有海洋)，它就会被淹没。
例如上图中的海域未来会变成如下样子：
.......
.......
.......
.......
....#..
.......
.......
请你计算：依照科学家的预测，照片中有多少岛屿会被完全淹没。
输入描述
第一行包含一个整数 N (1≤N≤1000)。
以下 N 行 N 列代表一张海域照片。
照片保证第 1 行、第 1 列、第 N 行、第 N 列的像素都是海洋。、
输出一个整数表示答案。
输入输出样例
示例
输入
7
.......
.##....
.##....
....##.
..####.
...###.
.......
输出
1解题思路
1.直接遍历所有的'#'也就是陆地，海洋的话直接跳过。
2.如果
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