独立农作物区域，本题是2022年4月17日举办的第13届蓝桥杯青少组Python编程省赛真题编程部分第6题，13届一共举办了两次省赛，这是第一次省赛。题目要求对于被划分为N x M块的农田，编程计算出有几块独立的农作物区域。
先来看看题目的要求吧。
编程实现：
有一块农田被划分为N × M块，农作物和杂草分布生长在农田中，其中农作物使用大写字母R表示，杂草使用大写字母X表示。
请计算出农田中有几块独立的农作物区域（独立的农作物区域指该区域上下左右都被杂草围住，且N × M以外的区域都是杂草）。
例如：N = 4 , M = 4 , 4 × 4的农田中农作物和杂草分布如下图，这块4 × 4的农田中有3块独立的农作物区域（红色的3部分）。
输入描述：
第一行输入两个整数N和M（1 ≤ N ≤ 100 ， 1 ≤ M ≤ 100 ），N表示农田的行数，M表示农田的列数，且两个正整数之间以一个英文逗号隔开。
接下来的N行每行包括M个字符（字符只能为R或X），R表示农作物，X表示杂草，字符之间以一个英文逗号隔开。
输出描述：
输出一个整数，表示N × M的农田中有几块独立的农作物区域。
输入样例：
4, 4
R, R, R, X
R, X, R, X
X, X, X, R
R, X, X, X
输出样例：
这是一道经典的算法题，涉及的知识点包括循环、条件、二维列表、枚举算法、递归和DFS算法等。
岛屿问题是一类与图、矩阵等数据结构相关的计算机科学问题，通常涉及在由1和0组成的二维矩阵中寻找连接在一起的'1'（代表陆地）形成的岛屿的数量、面积或其他特征。
岛屿问题的典型场景是给定一个二维矩阵，其中1表示陆地，0表示水域，岛屿是由水平和垂直连接的陆地格子组成的。
岛屿问题通常可以细分为以下几类：
计算岛屿数量：给定一个二维矩阵，计算其中岛屿的数量，即由'1'组成的相连区域的个数。
计算岛屿面积：在给定的二维矩阵中，计算每个岛屿的面积是多少，即由'1'组成的区域的格子数。
最大岛屿面积：在二维网格上找到最大的岛屿，即具有最大面积的岛屿。
判断岛屿边界：判断岛屿的周围是否有水域，即判断岛屿的边界情况。
深度优先搜索（DFS）：通过深度优先搜索算法遍历二维网格中的每个格子，对未访问的陆地格子进行深度优先搜索，以识别形成的岛屿。
广度优先搜索（BFS）：使用广度优先搜索算法，从陆地格子开始向外层扩展，以识别和计算岛屿。
并查集（Union Find）：使用并查集数据结构来表示不同区域的连接情况，以组织和计算岛屿数量。
DFS，即深度优先搜索，是Depth First Search的简写，它是一种用于遍历或搜索树或图的算法，早在19世纪就被用于解决迷宫问题。
左：左边没有单元格了，直接返回； 上：上面也没有单元格了，直接返回； 右：右边的单元格是农作物R，就以同样的方式递归处理； 下：下边的单元格是农作物R，以同样的方式递归处理；
左：左边的单元格是草地X，直接返回； 上：上面也没有单元格了，直接返回； 右：右边的单元格是农作物R，以同样的方式递归处理； 下：下边的单元格是草地X，直接返回；
左：左边的单元格是草地X，直接返回； 上：上面也没有单元格了，直接返回； 右：右边的单元格是草地X，直接返回； 下：下边的单元格是农作物R，以同样的方式递归处理；
思路有了，接下来，我们就进入具体的编程实现环节。
定义DFS函数
统计农作物区域数量
1. 定义DFS函数
根据前面的思路分析，定义DFS函数如下：
代码不多，强调3点：
1). 要彻底理解DFS函数的真实含义，它的作用是对于二维表格中的单元格(i, j)，如果是农作物区域（字符为R），则将和它连在一起的所有单元格都变成杂草区域（字符为X），这就是所谓淹掉函数（感染函数）的含义；
2). 对于给定的i和j，需要考虑两个特殊情况，一是越界了，二是当前区域是杂草，它们是递归函数的出口，两个条件的顺序很重要，不能颠倒，否则会出现越界错误，也可以合并为一个条件，如下：
if i < 0 or i >= row or j < 0 or j >= col or grid[i][j] == 'X'3). 一旦发现当前单元格是农作物（R），那么就将其淹掉，变成杂草（X），然后通过递归，将一整片农作物区域都变成杂草，从而避免重复处理，陷入死循环。
2. 统计农作物区域数量
有了DFS函数，就可以按照从上到下、从左到右的顺序遍历每一个单元格，代码如下：
代码不算多，说明两点：
1). grid是一个n x m的二维列表，先通过循环获取输入的n行字符；
2). 统计农作物区域时，需要遍历每一个单元格，如果当前区域是农作物，就说明找到了一块农作物区域，将cnt增加1，然后调用dfs函数将这一片农作物都淹掉，变成杂草。
循环语句；
条件语句；
二维列表；
枚举算法；
递归函数；
DFS算法；
作为本次测评的最后一题，本题代码不少，难度也比较大。关键点有两个，一是对递归函数的理解和运用，二是对DFS函数的深入理解。
递归是一种强大的机制，它本身就能够帮我们做很多事情，我们只需要确定两点，一是如何进行递归，二是递归的结束条件。
对于岛屿问题，递归是向上下左右4个方向进行的，结束条件也非常简单，就是一旦越界，立刻结束。
DFS函数是本题的重点，我们不能仅仅停留在具体的代码层面，而是要将其抽象出来，深入理解其作用。
为了更好的理解，建议大家多使用淹掉函数（或感染函数）来描述，形象生动，便于理解。
实际上，所有岛屿问题的解决方法都是类似的，而DFS函数是解决这类问题的关键。因此，一定要深入理解并掌握DFS函数的定义及使用。
岛屿问题不仅在计算机科学领域中常见，还在地理信息系统、图像分析、游戏开发等领域有着广泛的应用。
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