在找到第一个数字后在二维数组中找到正确的组合

，可以通过以下步骤来实现：

遍历二维数组，找到第一个数字。
从该数字所在的位置开始，使用递归或回溯的方法，在二维数组中搜索正确的组合。
在搜索过程中，需要注意以下几点：
- 确定搜索的方向：可以向上、向下、向左、向右进行搜索，或者斜向搜索，具体根据题目要求而定。
- 判断边界条件：在搜索过程中，需要判断当前位置是否越界，如果越界则停止搜索。
- 判断是否已经访问过：为了避免重复访问同一个位置，可以使用一个额外的布尔型数组来记录已经访问过的位置。
- 判断是否满足条件：根据题目要求，判断当前位置的数字是否满足条件，如果满足则继续搜索，否则回溯到上一个位置继续搜索其他可能的路径。
当找到正确的组合时，可以将结果保存起来，或者直接输出。

以下是一个示例代码，用于在二维数组中找到正确的组合：

def find_combination(matrix, target):
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0])
    visited = [[False] * cols for _ in range(rows)]
    result = []

    def dfs(row, col, path):
        if row < 0 or row >= rows or col < 0 or col >= cols or visited[row][col]:
            return

        path.append(matrix[row][col])
        visited[row][col] = True

        if sum(path) == target:
            result.append(path[:])

        dfs(row - 1, col, path)
        dfs(row + 1, col, path)
        dfs(row, col - 1, path)
        dfs(row, col + 1, path)

        path.pop()
        visited[row][col] = False

    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            if matrix[i][j] == target:
                dfs(i, j, [])

    return result

这段代码使用深度优先搜索（DFS）的方式，在二维数组中搜索满足条件的组合。其中，matrix表示二维数组，target表示目标数字。函数find_combination返回一个包含所有正确组合的列表。

这个算法的时间复杂度为O(m n 4^k)，其中m和n分别表示二维数组的行数和列数，k表示满足条件的组合的长度。