扫描封闭空间

以下是一个示例代码，演示如何在三维空间中扫描封闭空间。

import numpy as np

def scan_closed_space(space):
    # 生成一个空的访问记录矩阵，与空间大小相同
    visited = np.zeros(space.shape, dtype=bool)
    
    # 定义六个方向的偏移量，用于遍历相邻的空间
    directions = [(1, 0, 0), (-1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, -1, 0), (0, 0, 1), (0, 0, -1)]
    
    def dfs(i, j, k):
        # 访问当前位置
        visited[i, j, k] = True
        
        # 遍历六个方向
        for dx, dy, dz in directions:
            ni, nj, nk = i + dx, j + dy, k + dz
            
            # 如果相邻位置是合法的且未访问过，则递归访问
            if 0 <= ni < space.shape[0] and 0 <= nj < space.shape[1] and 0 <= nk < space.shape[2] and not visited[ni, nj, nk] and space[ni, nj, nk] == 0:
                dfs(ni, nj, nk)
    
    # 遍历整个空间，查找起点位置
    start = None
    for i in range(space.shape[0]):
        for j in range(space.shape[1]):
            for k in range(space.shape[2]):
                if space[i, j, k] == 0:
                    start = (i, j, k)
                    break
            if start:
                break
        if start:
            break
    
    # 如果找到起点位置，则从起点开始扫描
    if start:
        dfs(start[0], start[1], start[2])
    
    # 统计未访问过的空间数量
    count = np.sum(~visited)
    return count

# 示例用法
space = np.array([
    [[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]],
    [[0, 1, 0], [1, 1, 0], [0, 1, 0]],
    [[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]]
])
count = scan_closed_space(space)
print(f"未访问过的空间数量：{count}")

这个示例中，我们使用深度优先搜索（DFS）算法来遍历封闭空间。首先，我们定义了六个方向的偏移量，用于在三维空间中移动。然后，我们定义了一个递归的DFS函数，用于访问当前位置并递归访问相邻的未访问过的空间。在主函数中，我们找到起点位置（即值为0的位置），如果找到了起点位置，则从起点开始扫描。最后，我们统计未访问过的空间数量并返回结果。