一种二维数组中非顺序列级联的有效方法

是使用深度优先搜索（DFS）算法。DFS是一种用于遍历或搜索图或树的算法，它通过递归地访问节点的所有相邻节点来实现。

在这种情况下，我们可以将二维数组看作是一个图，每个元素都是一个节点，相邻的元素之间存在边。我们可以从任意一个元素开始，通过DFS遍历所有与之相邻的元素，并将其标记为已访问。然后，继续遍历未访问的相邻元素，直到所有的非顺序列都被访问。

以下是一个示例代码，演示了如何使用DFS来实现非顺序列的级联：

def dfs(matrix, visited, row, col):
    # 检查边界条件和是否已访问
    if row < 0 or row >= len(matrix) or col < 0 or col >= len(matrix[0]) or visited[row][col]:
        return
    
    # 标记当前节点为已访问
    visited[row][col] = True
    
    # 递归访问相邻节点
    dfs(matrix, visited, row-1, col)  # 上
    dfs(matrix, visited, row+1, col)  # 下
    dfs(matrix, visited, row, col-1)  # 左
    dfs(matrix, visited, row, col+1)  # 右

def cascade(matrix):
    # 创建一个与二维数组大小相同的visited数组，用于标记节点是否已访问
    visited = [[False] * len(matrix[0]) for _ in range(len(matrix))]
    
    count = 0  # 记录级联的数量
    
    for i in range(len(matrix)):
        for j in range(len(matrix[0])):
            if not visited[i][j]:
                dfs(matrix, visited, i, j)
                count += 1
    
    return count

这个方法的时间复杂度是O(m*n)，其中m和n分别是二维数组的行数和列数。

这种方法适用于解决一些与连通性相关的问题，例如判断图中的连通分量数量、计算图的连通分量的大小等。

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