在普林斯顿的算法课程中，第一周的内容聚焦于构建一个渗透模型。该模型涉及一个N*N矩阵，其中黑色格子代表封闭，非黑色表示开放。当一个开放的格子与其它相邻格子相连并能延伸到矩阵顶部时，称为full。若矩阵底部的格子能连通到顶部，则矩阵被称作渗透的。编程任务是实现这一模型并计算渗透时开放区域的百分比，此比例接近一个常数。目前，已实现模型的渗透百分比计算，尚未实现常数的精确计算。主要函数为open操作，需检查周围格子的连接情况。
第一周算法课：完成一个渗透模型算法。
源代码已传github：https://github.com/KevinIRIS/Percolation
我们使用一个N*N的矩阵构造一个渗透系统：
渗透模型说明(背景)：
有一个N*N矩阵，如上图，每个小格子代表一个site，当site为black时说明当前site为blocked(关闭的),非黑色为open,当一个site为open且他和其他相邻的site连接并且可以连接到矩阵顶部我们称这个site为full，如果矩阵最底部有site可以连接到矩阵顶部，我们称这个矩阵为渗透的。
编程作业的要求则是实现这么一种模型，并计算出每次模型渗透时，开启区域占总区域个数的百分比，这个百分比近似于某一常数，通过多次模拟采样计算该常数。(当前只实现渗透模型百分比还没有实现)
变量： 1、grid ：
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