大家好，我是哪吒。
临任务的时刻，共事电话里吐槽道
往年的年初奖比去年多了一点
嗯，是不错，去年1000，往年2000
往年曾经是延续第四年没开年会了，疫情三年，往年自动疫情了！
那要不要换个任务啥的？
她笑了笑，回了句，道歉，往年没有金三银四了！
如今的行情就是哀鸿遍野。
裁员无法怕，可怕的是不给任何抵偿，还要让你憋屈的被动离任，比如强迫加班、强迫调岗、强迫出差。
能支付大礼包毕业的，曾经算是人上人了。
有些裁员也是以讹传讹，无事生非。
不论怎样裁，咱们还是要任务的，千万不要激动，转行去干四大金刚（快递、外卖、滴滴、自媒体）。你的身材扛不住的，而且它们也没有你构想中的那么香。
面对裁员疑问，咱们要如何自救？
假设是被裁者：
假设是幸存者：
裁员一波接一波，一个季度一份名单，此次没你，下次就不必定了！
咱们只要始终地学习新常识和技艺，以坚持高水平的编程才干。这不只能够优化咱们的任务效率，还能够在职场竞争中锋芒毕露，让咱们一同在裁员的浪潮中降职加薪。
同一行中假设有多个数据以一个空格隔开，用例保障一切的输入数据均合法。(开头不带回车换行)。
圈套方格与无法达方格数量，两个消息在一行中输入，以一个空格隔开。(开头不带回车换行)。
1.第一行输入行数m、列数n。
2.第二行输入墙数wallNum。
3.上方的wallNum行，输入墙的坐标。
4.定义二维矩阵matrix，并启动初始化，自动0，墙为-1。
5.经过深度优先搜查dfs，遍历matrix。
6.遍历matrix。
7.依照指定格局输入圈套和无法达的数量。
在咱们遇到的一些疑问当中，有些疑问咱们不能够确切的找出数学模型，即找不出一种间接求解的方法，处置这一类疑问，咱们普通驳回搜查的方法处置。搜查就是用疑问的一切或许去试探，依照必定的顺序、规定，始终去试探，直到找到疑问的解，试完了也没有找到解，那就是无解，试探时必定要试探完一切的状况（实践上就是穷举）；
关于疑问的第一个形态，叫初始形态，要求的形态叫指标形态。搜查就是把规定运行于实始形态，在其发生的形态中，直到失掉一个指标形态为止。发生新的形态的环节叫裁减（由一个形态，运行规定，发生新形态的环节）。
搜查的要点：
假设搜查是以凑近起始形态的程序依次裁减形态的，叫宽度优先搜查。
假设裁减是首先裁减新发生的形态，则叫深度优先搜查。
深度优先搜查用一个数组寄存发生的一切形态。
private static int m;// 行数private static int n;// 列数private static int wallNum;// 墙数private static int[][] matrix;// 二维矩阵/** * 0：无法达，由于自动是0，向x和y正方向一步一步走的话，假设未触及，就是无法达，所以是0 * -1：墙 * 1：可达 * -2：圈套 */public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);int[] input = Arrays.stream(sc.nextLine().split(" ")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();m = input[0];n = input[1];wallNum = Integer.valueOf(sc.nextLine());matrix = new int[m][n];matrix[m - 1][n - 1] = 1; // 可达1for (int i = 0; i < wallNum; i++) {int[] arr = Arrays.stream(sc.nextLine().split(" ")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();matrix[arr[0]][arr[1]] = -1; // 墙-1，默以为0}dfs(0, 0);int trapNum = 0; // 圈套int inaccessibleNum = 0; // 无法达for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {if (matrix[i][j] == 0) {// 无法达inaccessibleNum++;}else if (matrix[i][j] == -2) {// 圈套trapNum++;}}}System.out.println(trapNum + " " + inaccessibleNum);}public static boolean dfs(int x, int y) {if (x >= m || y >= n) {// 合法输入return false;}if (matrix[x][y] == -1) {// 墙return false;}if (matrix[x][y] == -2) {// 无法达return false;}if (matrix[x][y] == 1) {// 可达return true;}if (matrix[x][y] == 0) {boolean step_x = dfs(x + 1, y);boolean step_y = dfs(x, y + 1);// 假设x或y正向都可达，则将其设为可达1if (step_x || step_y) {matrix[x][y] = 1;} else {// 假设x或y正向都无法达，则将其设为圈套-2matrix[x][y] = -2;}}return matrix[x][y] == 1;}6 4 5 0 2 1 2 2 2 4 1 5 1