dfs-二维数组定义理解--统计封闭岛屿数目

背景：做算法的时候，对于二维数组的定义理解，以及坐标系的变化，如何正确定义二维数组的行和列， 对于二维数组的原点定义，目前看很多算法题目，默认选取了左上顶点为原点，我初始一直不理解，为什么非得用这么别扭的原点，为何不像数学中用到二维坐标系，默认左下角为原点呢，其实问题的根源在于，二维坐标轴的定义，是第几行，第几列 res[row][column]

• 第一个索引 [row] 代表行。
• 第二个索引 [column] 代表列。

例如，在一个标准的 m x n 网格中，grid[row][col] 访问的是第 row 行和第 col 列的元素。 所以，如果你定义了左下角为顶点，那么这也就意味着，最终实际二维坐标表示应该是dp[j][i] 所以，一般定义左上角是为了，能保证二维坐标定义符合直觉。

封闭岛屿

二维矩阵 grid 由 0 （土地）和 1 （水）组成。岛是由最大的4个方向连通的 0 组成的群，封闭岛是一个 完全 由1包围（左、上、右、下）的岛。

请返回 封闭岛屿 的数目。

示例 1：

输入： grid = [[1,1,1,1,1,1,1,0],[1,0,0,0,0,1,1,0],[1,0,1,0,1,1,1,0],[1,0,0,0,0,1,0,1],[1,1,1,1,1,1,1,0]]
输出： 2
解释：
灰色区域的岛屿是封闭岛屿，因为这座岛屿完全被水域包围（即被 1 区域包围）。

示例 2：

输入： grid = [[0,0,1,0,0],[0,1,0,1,0],[0,1,1,1,0]]
输出： 1

function closedIsland(grid: number[][]): number {
  const m = grid.length;
  const n = grid[0].length;
  const dfs = (i, j) => {

    if (i < 0 || i >= m || j < 0 || j >= n) {
      return
    }
    if (grid[i][j] === 1) {
      return
    }
    grid[i][j] = 1
    dfs(i - 1, j)
    dfs(i + 1, j)
    dfs(i, j - 1)
    dfs(i, j + 1)

  }

  for (let i = 0; i < m; i++) {
    dfs(i, 0)
    dfs(i, n - 1)
  }

  for (let j = 0; j < n; j++) {
    dfs(0, j)
    dfs(m - 1, j)
  }

  let res = 0;
  for (let i = 1; i < m; i++) {
    for (let j = 1; j < n; j++) {
      if (grid[i][j] === 0) {
        dfs(i, j)
        res++
      }
    }
  }

  return res

};