来自AC助手的回答

首先，我们来深入解析一下这个题目。题目要求我们找到一个
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N×N 网格中所有山谷的大小之和。山谷的定义是一个没有洞且边界上的所有细胞高度都高于内部关键点在于理解以下几个概念：

edgewise-contiguous 和 pointwise-contiguous：前者是指可以通过上、下、左、右移动到达网格中的任何细胞，后者还包括对角线移动。
non-holey region：如果一个区域的补集不是 pointwise-contiguous 的，那么它就是有洞的。
border：一个区域的边界是那些与区域内细胞正交相邻（上、下、左、右）但不属于该区域的细胞。
valley：满足上述条件的非洞区域，即区域内所有细胞的高度都低于其边界上的细胞。
接下来，我们可以按照以下步骤来解决这个问题：

读入数据：首先，我们需要读取
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N 的值以及接下来的
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N×N 高度矩阵。
初始化：创建一个二维数组来存储每个单元格的高度，并使用邻接列表或类似的数据结构来表示每个单元格的邻居（包括对角线邻居）。
遍历网格：从每个单元格开始，进行深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS），标记已访问的单元格，并检查是否形成了一个山谷。在搜索过程中，我们需要维护一个当前高度，并比较它与边界上的高度。
如果遇到的高度比当前高度低，我们可以继续搜索。
如果遇到的高度等于当前高度，但边界上的高度更高，那么我们找到了一个可能的山谷，记录它的大小（即搜索到的单元格数量）。
如果遇到的高度等于或大于当前高度，并且边界上的高度也更高，那么这不是一个山谷，回溯并继续搜索其他单元格。
计算山谷大小：对于每个可能的山谷，计算其大小并累加到总和中。
输出结果：最后，输出所有山谷大小之和。
这是一个涉及深度优先搜索和图论概念的问题，你可以尝试使用DFS或BFS来实现这个算法，同时注意优化搜索过程，避免重复访问已经确定不是山谷的部分。在编写代码时，要特别关注边界条件和特殊情况的处理，比如当遇到高度相等但边界更高的情况。希望这些思路能帮到你，如果你在实现过程中遇到具体问题，可以继续提问。