這題要在一個 m x n 的棋盤上，找到被 'X' 圍住的區，並把區域裡的 'O' 轉成 'X'，重點在區域的邊界條件，就是所有不能被包圍的 'O' 一定在邊界或跟邊界相連，所以，主要的問題就是怎麼有效的找到這些不該被改成 'X' 的 'O'。

想法：
拆問題，目標是改那些被 'X' 完全包住的 'O'，但不能改跟邊界連在一起的 'O'，因為這些 'O' 沒辦法被包圍所以可以從邊界開始，找跟邊界相連的 'O'，把它們標成不能改。

深度優先搜尋 (DFS) 或廣度優先搜尋 (BFS)，從邊界開始，對每個 'O' 搜索，把所有跟邊界相連的 'O' 標成另外的符號（例如 '#')，這樣就不會誤修改，雙重遍歷，遍歷整個棋盤，把所有剩下的 'O'（沒被標記的 'O'）改成 'X'，因為這些 'O' 是被包起來的，再把標記的 '#' 恢復成 'O'，邊界情況，要注意處理棋盤大小是 1x1 或非常長的棋盤，這些特例可能出現錯誤結果，所以一定要設好邊界條件。
步驟：
從棋盤的四條邊出發，找出所有跟邊界相連的 'O'，用 DFS 或 BFS 遍歷這些邊界的 'O' 然後標記，遍歷整個棋盤，把那些沒標記的 'O' 改成 'X'，然後把標過的 'O' 恢復成 'O'。
心得：
這題主要考圖的遍歷技術跟對邊界情況的考慮，尤其是深度優先或廣度優先的應用，當棋盤增大，這種搜索方法依然能高效運行，這讓我更理解 DFS 和 BFS 的用途，對邊界條件和特殊情況的處理技巧也有進步（我自己覺得啦），對之後的圖論問題處理比較有自信。
程式碼：
class Solution(object):
def solve(self, board):
"""
:type board: List[List[str]]
:rtype: None Do not return anything, modify board in-place instead.
"""
if not board or not board[0]:
return

    #取得行數、列數
    rows, cols = len(board), len(board[0])
    
    #定義一個深度優先搜尋函數
    def dfs(r, c):
        # 如果當前點超出邊界或不為是'O'，直接返回
        if r < 0 or r >= rows or c < 0 or c >= cols or board[r][c] != 'O':
            return
        #標記當前的 'O'，暫時用 '#' 表不被修改
        board[r][c] = '#'
        #遞迴搜尋四個方向
        dfs(r + 1, c)  # 向下
        dfs(r - 1, c)  # 向上
        dfs(r, c + 1)  # 向右
        dfs(r, c - 1)  # 向左

    #從邊界的 'O' 開始深度優先搜尋，標記跟邊界相連的 'O'
    for i in range(rows):
        dfs(i, 0)        # 第一列
        dfs(i, cols - 1) # 最後一列
    for j in range(cols):
        dfs(0, j)        # 第一行
        dfs(rows - 1, j) # 最後一行
    
    #遍歷整個棋盤，把所有沒標記的 'O' 變成 'X'
    #同時把標記成 '#' 的恢復 'O'
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            if board[i][j] == 'O':
                board[i][j] = 'X'  # 被包圍的 'O' 改 'X'
            elif board[i][j] == '#':
                board[i][j] = 'O'  # 邊界相連的 'O' 恢復

思路：
找出所有跟邊界相連的 'O'，從邊界開始，對每個 'O' 深度優先搜索（DFS），把這些 'O' 標記成 #，表它們不該被轉換，遍歷棋盤修改，把所有沒標的 'O' 轉成 'X'，因為這些 'O' 是被包圍的，然後把標記 # 的恢復成 'O'。

解釋：
DFS 遍歷，深度優先搜尋是解決這類「連通性」問題的重要技巧，這種問題通常會用到 DFS 或 BFS 來遍歷某個區域，處理邊界，因為任何跟邊界相連的 'O' 都不能被包圍，所以先從邊界出發用DFS，通過圖的遍歷解決「區域包圍」問題，且考慮邊界的處理，增強了圖論問題的實做能力。