代码创作历程 (2024年12月)
第一部分：区域识别算法
初始目标是将字符网格转换为一个数据结构，该结构能有效地表示每个字符的所有连续区域。我首先尝试了一种基于字典的方法，但很快发现它在处理多个区域时存在局限性。这种方法难以追踪并正确分配属于同一字符的多个不相连区域的单元格。
我尝试了两种不同的方法：
方法一：基于字典的迭代方法
这种方法使用字典来存储每个字符及其对应的单元格坐标。我使用input.split('n').map(line => line.split(''))将输入字符串转换为二维数组。 然后，我迭代遍历二维数组，尝试通过检查相邻单元格来确定当前单元格是否属于已存在的区域。如果找到匹配的相邻单元格，则将当前单元格添加到该区域；否则，创建一个新的区域。 然而，这种方法在处理多个不相连区域时出现了问题，因为无法有效地判断一个单元格应该属于哪个区域。 我尝试通过添加填充字符（.）来解决边界问题，但这并没有完全解决核心问题。
方法二：递归方法
意识到方法一存在根本性缺陷，我转向了一种递归方法。这种方法使用三个数据结构：一个字典regions存储每个字符及其对应的区域，一个集合visited跟踪已访问的单元格，以及一个数组nearby存储相邻单元格的相对坐标。
核心递归函数plotter(r, c, memo, depth)接受行号、列号、已访问单元格集合和递归深度作为输入。它通过检查相邻单元格来识别属于同一字符的连续区域。 递归深度用于区分同一个字符的不同区域。 函数计算每个单元格的周长，并将周长添加到相应字符的区域列表中。
这种递归方法成功地解决了多个不相连区域的问题，并能准确地识别所有区域。 它避免了方法一中遇到的索引错误和区域分配问题。
第二部分：后续挑战
虽然第一部分成功实现了区域识别，但我未能解决后续的挑战，即如何进一步处理这些区域数据。 我尝试了各种方法，但都未能找到一种高效且可靠的算法来完成任务。 最终，我不得不放弃第二部分。
总结
第一部分的成功证明了递归方法在处理复杂空间问题时的有效性。 虽然我未能完成整个任务，但我从这个过程中学到了宝贵的经验，并对递归算法有了更深入的理解。 这个过程也突显了算法设计中选择合适数据结构和方法的重要性。
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