200. 岛屿数量
200. 岛屿数量
给你一个由 ‘1’(陆地)和 ‘0’(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。
岛屿总是被水包围,并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。
此外,你可以假设该网格的四条边均被水包围。
示例 1:
输入:grid = [
[“1”,“1”,“1”,“1”,“0”],
[“1”,“1”,“0”,“1”,“0”],
[“1”,“1”,“0”,“0”,“0”],
[“0”,“0”,“0”,“0”,“0”]
]
输出:1
示例 2:
输入:grid = [
[“1”,“1”,“0”,“0”,“0”],
[“1”,“1”,“0”,“0”,“0”],
[“0”,“0”,“1”,“0”,“0”],
[“0”,“0”,“0”,“1”,“1”]
]
输出:3
提示:
- m == grid.length
- n == grid[i].length
- 1 <= m, n <= 300
- grid[i][j] 的值为 ‘0’ 或 ‘1’
思路:(DFS)
网格问题是由 m×nm \times nm×n 个小方格组成一个网格,每个小方格与其上下左右四个方格认为是相邻的,要在这样的网格上进行某种搜索。
岛屿问题是一类典型的网格问题。每个格子中的数字可能是 0 或者 1。我们把数字为 0 的格子看成海洋格子,数字为 1 的格子看成陆地格子,这样相邻的陆地格子就连接成一个岛屿。
在这样一个设定下,就出现了各种岛屿问题的变种,包括岛屿的数量、面积、周长等。不过这些问题,基本都可以用 DFS 遍历来解决。
步骤:
和 695. 岛屿的最大面积 类似
- 遍历整个岛屿;
- 由于只统计岛屿的数量,所以当读到第一个 ‘1’ 时,就可返回是一个岛屿;
- 第一个‘1’ 返回岛屿后,与该岛屿块四个方向相连的‘1’ 都置位‘0’,以及对这四个方向进行深度优先搜索;
- 其他四个方向只是置 ‘0’ 操作,无需接收返回值
代码(Java)
public class dfs_nums_land {
public static void main(String[] args) {
// TODO 自动生成的方法存根
// char [][] grid = {
// {'1','1','1','1','0'},
// {'1','1','0','1','0'},
// {'1','1','0','0','0'},
// {'0','0','0','0','0'}
// };
char [][] grid = {
{
'1','1','0','0','0'},
{
'1','1','0','0','0'},
{
'0','0','1','0','0'},
{
'0','0','0','1','1'}
};
int num = numIslands(grid);
System.out.println(num);
}
private static int [][] dircetion = {
{
1, 0}, {
0, 1}, {
0, -1}, {
-1, 0}};
private static int m;
private static int n;
public static int numIslands(char[][] grid) {
if(grid == null || grid.length == 0) {
return 0;
}
m = grid.length;
n = grid[0].length;
int num = 0;
for(int i = 0; i < m; i++) {
for(int j = 0; j < n; j++){
num += isLand(grid, i ,j);
}
}
return num;
}
private static int isLand(char[][] grid, int r, int c) {
// TODO 自动生成的方法存根
if(r < 0 || r >= m || c < 0 || c >= n || grid[r][c] == '0') {
return 0;
}
grid[r][c] = '0';
for(int d[] : dircetion) {
isLand(grid, r + d[0], c + d[1]);
}
return 1;
}
}
输出:
复杂度分析:
- 时间复杂度:O(MN),其中 M 和 N 分别为行数和列数。
- 空间复杂度:O(MN),在最坏情况下,整个网格均为陆地,深度优先搜索的深度达到 MN。
注:仅供学习参考!
来源:力扣
还没有评论,来说两句吧...