为什么说超级实用？ 因为我在之前机器学习的一个项目中做 MNIST 识别提取feature特征的时候，曾经实用了这个算法。 把数字的continous white space作为训练的依据。
我的第一反应是我们肯定得iterate array， 然后从iterate 的点 开始移动， 如果碰到的是一个1 代表还是一个island的部分， 我们number of islands总数量不增加。 如果碰到的是一个0， 这个时候该怎么做让我有点困惑。我们不可能直接停下来吧，因为右边为0，左边也许还有大把天地呢。 但是怎么判断什么时候这个island挖掘完毕了？ 当四面都是0？ 还有可能周围是边边不可能出现数字了。 想到这里，又是一脸懵逼。
然后我就开始用手指在图上画圈了。假设手指一直贴在上面开始走， 我先往右边碰到0开始往左再往下知道又碰到一堆0。 这个时候就应该停下？从另一个起始点为1的地方开始再比划比划。 但是，这么做的问题是原本和island 连在一起的地方怎么可以不算进去。我要是不小心又从某一个island里的1开始走，岂不是多算了island。
【回过头再看，原来我一开始做的时候卡住的点 真的是这道题最精华的地方： 如何判断一侧已经不是island了，当遇到一大排的0的时候。这个东西非常玄妙，正常的思维会是在最末一排，一个一个的数，比如最下面一排，第一个看看下面是不是0，是的话 换第二个看看下面是不是0， 是的话，看第三个。。。但是这个在代码上不是很好实现当给的input非常大的时候。
用DFS的方法如何实现？ 这个真的是超级考能力，从island四面八方开始散开，当这条路碰到0，那么终止，另一条路碰到0，终止， 如果从起始地扩散过后全碰到0了，就代表我们已经发掘完这个island完整的地形了，再出去就是大海了。
还有一个非常考验能力的地方，我估计我第一次做应该想不到的就是可以去修改array里的东西。 我原本不是很担心多数的情况吗，毕竟如果我从island的某一个点开始四面八方开始跑，到了第二个点，他是可以往之前的点跑的，那就来回跑没完没了了。 所以最好的办法就是给去过的地方标注成为visited,也就是设置为0. 】
大概
应该是由于我以前做过好几次，所以虽然隔了很久竟然还是有这个直觉是这么写。 如果完全第一次的话，估计应该是没有什么头绪。
