遍历二维数组并找到“封闭的房间”

是一个算法问题，可以通过以下步骤来解决：

遍历二维数组：使用嵌套循环遍历二维数组的每个元素，可以使用行列索引来访问每个元素。
判断是否为“封闭的房间”：根据题目要求，我们需要找到“封闭的房间”。可以通过判断当前元素是否为0来确定是否为房间，如果是0，则进一步判断该房间是否封闭。
判断房间是否封闭：可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法来判断房间是否封闭。以当前元素为起点，进行搜索，如果能够遍历到所有的边界元素（值为1的元素），则说明该房间是封闭的。
记录封闭的房间：如果找到了封闭的房间，可以将其记录下来，可以使用一个集合或列表来保存封闭房间的坐标或其他标识。
返回结果：遍历完整个二维数组后，返回记录的封闭房间结果。

以下是一个示例的Python代码实现：

def find_closed_rooms(matrix):
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0])
    closed_rooms = []

    def dfs(i, j):
        if i < 0 or i >= rows or j < 0 or j >= cols or matrix[i][j] != 0:
            return
        matrix[i][j] = -1  # 标记已访问过的房间
        dfs(i+1, j)  # 向下搜索
        dfs(i-1, j)  # 向上搜索
        dfs(i, j+1)  # 向右搜索
        dfs(i, j-1)  # 向左搜索

    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            if matrix[i][j] == 0:
                is_closed = True
                dfs(i, j)
                for k in range(rows):
                    if matrix[k][0] == 0 or matrix[k][cols-1] == 0:
                        dfs(k, 0)
                        dfs(k, cols-1)
                for k in range(cols):
                    if matrix[0][k] == 0 or matrix[rows-1][k] == 0:
                        dfs(0, k)
                        dfs(rows-1, k)
                for m in range(rows):
                    for n in range(cols):
                        if matrix[m][n] == 0:
                            is_closed = False
                            break
                if is_closed:
                    closed_rooms.append((i, j))

    return closed_rooms

这段代码使用了深度优先搜索算法来判断房间是否封闭，并记录了封闭房间的坐标。你可以将二维数组作为参数传入find_closed_rooms函数，然后调用该函数即可得到封闭房间的结果。

请注意，以上代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。另外，腾讯云提供了丰富的云计算产品，可以根据具体需求选择适合的产品进行部署和开发。