有一幅以 m x n 的二维整数数组表示的图画 image ，其中 image[i][j] 表示该图画的像素值大小。
你也被给予三个整数 sr , sc 和 newColor 。你应该从像素 image[sr][sc] 开始对图像进行 上色填充 。
为了完成 上色工作 ，从初始像素开始，记录初始坐标的 上下左右四个方向上 像素值与初始坐标相同的相连像素点，接着再记录这四个方向上符合条件的像素点与他们对应 四个方向上 像素值与初始坐标相同的相连像素点，……，重复该过程。将所有有记录的像素点的颜色值改为 newColor 。
最后返回 经过上色渲染后的图像 。
示例 1:
输入: image = [[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]]，sr = 1, sc = 1, newColor = 2
输出: [[2,2,2],[2,2,0],[2,0,1]]
解析: 在图像的正中间，(坐标(sr,sc)=(1,1)),在路径上所有符合条件的像素点的颜色都被更改成2。
注意，右下角的像素没有更改为2，因为它不是在上下左右四个方向上与初始点相连的像素点。
示例 2:
输入: image = [[0,0,0],[0,0,0]], sr = 0, sc = 0, newColor = 2
输出: [[2,2,2],[2,2,2]]
提示:
- m == image.length
- n == image[i].length
- 1 <= m, n <= 50
- 0 <= image[i][j], newColor < 216
- 0 <= sr < m
- 0 <= sc < n
思路：
使用广度优先遍历。python中队列可以使用list模拟，append入队尾，pop(0)取队首
使用深度优先遍历。insert(0,(x,y))模拟入栈，pop(0)模拟出栈
##广度优先遍历
class Solution(object):
def floodFill(self, image, sr, sc, newColor):
directions = [(0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0)]#四个方向
currentColor = image[sr][sc]#记录原始颜色
if currentColor==newColor:
return image
n = len(image)#图像长度
m = len(image[0])#图像宽度
queue=[(sr,sc)]#入队
while queue:
x = queue[0][0]
y = queue[0][1]
image[x][y]=newColor
queue.pop(0)
for i in range(4):
xx = x+directions[i][0]
yy = y+directions[i][1]
if xx>=0 and xx=0 and yy=0 and xx=0 and yy 
