解决"边境中的奇怪空间"问题的代码示例如下：

def solve(grid):
    rows = len(grid)
    if rows == 0:
        return 0
    cols = len(grid[0])
    visited = [[False] * cols for _ in range(rows)]
    count = 0
    
    def dfs(row, col):
        if row < 0 or row >= rows or col < 0 or col >= cols:
            return
        if grid[row][col] == 0 or visited[row][col]:
            return
        visited[row][col] = True
        dfs(row + 1, col)
        dfs(row - 1, col)
        dfs(row, col + 1)
        dfs(row, col - 1)
    
    for row in range(rows):
        for col in range(cols):
            if grid[row][col] == 1 and not visited[row][col]:
                dfs(row, col)
                count += 1
    
    return count

这段代码使用了深度优先搜索（DFS）来遍历矩阵中的每个连通区域。首先，创建一个与矩阵大小相同的visited数组，用于标记已经访问过的格子。然后，通过双重循环遍历矩阵的每个格子，如果遇到值为1且未访问过的格子，则调用dfs函数进行深度优先搜索。在dfs函数中，首先检查当前格子是否越界或已经访问过，然后将当前格子标记为已访问并继续对其上下左右四个邻居进行深度优先搜索。最后，在主函数中统计dfs函数被调用的次数，即为连通区域的数量。

这段代码的时间复杂度为O(m * n)，其中m和n分别为矩阵的行数和列数。