难题求解：破解LeetCode 130，围困中的希望

困局初现：
当我们审视LeetCode 130题，首先映入眼帘的是一个由“X”和“O”构成的二维矩阵。这些符号看似随意分布，却暗藏玄机：字母“O”代表着生机和希望，而“X”则是它们面临的威胁。我们的任务是拯救那些被“X”重重包围的“O”，将它们从绝望的境地中解救出来。

探究算法：
为了攻克LeetCode 130题，我们可以选择两种算法武器：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。两者的运作方式虽有差异，但殊途同归，都致力于识别并拯救那些被困的“O”。

从源头出发，深度优先搜索（DFS）如同一名执着的探险家，沿着矩阵中的路径深入探索。它从一个未被包围的“O”开始，沿着相邻的“O”不断前行，直到抵达矩阵的边界或遭遇“X”的阻拦。在这个过程中，DFS就像一个顽强的开拓者，将“O”的版图不断拓展。

广度优先搜索（BFS）则更像一位足智多谋的将军，它从所有未被包围的“O”同时出击，向四周辐射探索。BFS就像一支训练有素的军队，层层推进，不断扩大自己的领地。每当遇到“X”的阻拦，BFS就会避开它，继续向下一个“O”进发。

携手并进，二者相得益彰。DFS的执着探索可以快速找到被困“O”的范围，而BFS的广阔搜索可以确保所有“O”都能得到拯救。

算法之旅：

1. 从未被包围的“O”出发，使用DFS或BFS算法进行探索，标记所有可以到达的“O”。
2. 遍历整个矩阵，将所有未被标记的“O”替换为“X”。
3. 将步骤1中标记的“O”恢复为“O”。

代码实现：

def solve(board):
    # 1. 标记可以到达的“O”
    def dfs(i, j):
        if i < 0 or i >= len(board) or j < 0 or j >= len(board[0]) or board[i][j] != 'O':
            return
        board[i][j] = 'M'  # 标记为已访问
        dfs(i+1, j)
        dfs(i-1, j)
        dfs(i, j+1)
        dfs(i, j-1)
    
    # 遍历矩阵，标记可以到达的“O”
    for i in range(len(board)):
        dfs(i, 0)
        dfs(i, len(board[0])-1)
    for j in range(1, len(board[0])-1):
        dfs(0, j)
        dfs(len(board)-1, j)
    
    # 2. 将未被标记的“O”替换为“X”
    for i in range(len(board)):
        for j in range(len(board[0])):
            if board[i][j] == 'O':
                board[i][j] = 'X'
    
    # 3. 将步骤1中标记的“O”恢复为“O”
    for i in range(len(board)):
        for j in range(len(board[0])):
            if board[i][j] == 'M':
                board[i][j] = 'O'

浴火重生：
通过这套算法，我们终于拯救了那些身处险境的“O”，让它们重获生机。矩阵中那些曾被“X”包围的区域，如今已恢复了它们本来的面貌，焕发出新的活力。

结语：
LeetCode 130题的求解之旅，是一次精彩的算法探索。我们不仅掌握了两种强大的搜索算法，还学会了如何将它们巧妙地结合起来，解决现实世界中的问题。希望这份攻略能让你在未来的算法挑战中披荆斩棘，所向披靡！