在二维数组中找到由相反的 no 包围的位置

在二维数组中找到由相反的 no 包围的位置是一道常见的算法问题。这个问题的解决方法可以分为多种，包括暴力枚举、深度优先搜索、广度优先搜索等。

以下是一种基于广度优先搜索的解决方案:

from collections import deque

def find_opposite_no(board):
    if not board:
        return []

    m, n = len(board), len(board[0])
    visited = [[False] * n for _ in range(m)]

    def bfs(i, j):
        queue = deque()
        queue.append((i, j))
        visited[i][j] = True

        while queue:
            x, y = queue.popleft()
            if x == 0 or x == m - 1 or y == 0 or y == n - 1:
                return True

            for dx, dy in [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]:
                nx, ny = x + dx, y + dy
                if 0 <= nx < m and 0 <= ny < n and not visited[nx][ny] and board[nx][ny] != board[x][y]:
                    visited[nx][ny] = True
                    queue.append((nx, ny))

        return False

    res = []
    for i in range(1, m - 1):
        for j in range(1, n - 1):
            if not visited[i][j] and bfs(i, j):
                res.append((i, j))

    return res

上述代码中的 find_opposite_no 函数接受一个二维列表 board 作为输入，并返回找到的位置坐标列表。

在该函数中，我们首先初始化一个与 board 同型的二维布尔列表 visited，用于标记每个位置是否已经被访问过。然后，我们依次扫描每个内部节点，如果它周围被相反的数字所包围，则将其添加到 res 列表中。

具体地，对于每个节点，我们可以用广度优先搜索的方式来检查其周围的连通块是否被相反的数字所包围。如果该节点所在的连通块被相反的数字所包围，则将其添加到 res 列表中。

由于该算法的时间复杂度为 $O(mn)$，其中 $m$ 和 $n$ 分别为二维数组的行数和列数，因此它的运行效率非常高。