Leetcode 200. 岛屿数量
心路历程:
在没有看图论这一章之前看这道题没什么直接的思路,在看完图论之后,学着使用DFS和BFS去套用解决。第一次自己做的时候还是遇到了很多小问题。整体思路很流畅,但是需要处理的细节第一次没怎么处理好,花了很多时间去思考图中的回溯和常规组合/子集回溯问题的区别。
这道题的一个整体思路还是对grid进行遍历,然后标记所有连成一片陆地的点,下次直接跳过。
注意的点:
1、这道题很难用visited=[]然后append的方式去记录访问过的点,只能用visited[i][j]=True这种方式,否则会超时。
2、用DFS时,虽然用的还是回溯的模板,但是由于目的是记录访问过的所有点而不是路径(区域问题而非路径问题),所以不需要恢复现场。
3、用BFS时,如果在出队时记录visited会超时,需要在入队的时候记录visited才行。因为在BFS中队列的长度可能会很长,而且很容易把重复的结点入队。用DFS时,把visited的赋值放在candidate的选择那,也会加快程序的运行,这样就不用在下次收集candicate的时候收集重复的结点了。可以总结为,在visited岛屿问题中,在用到not allvisited[newx][newy]后立刻赋值True。
4、图中的四向问题用dxy = [(0,1), (0,-1), (1,0), (-1,0)]的形式会更清晰简洁。
5、无论是DFS还是BFS,本质在每次处理的都是以i, j为索引的’结点‘。
6、图中的DFS和回溯的唯一区别就是对于visited的维护模式不同,回溯需要pop,图的深搜只要遍历过就下次无论如何也不用考虑了,毕竟搜索的是区域而不是路径。(遍历过的多叉树的路径就保存下来)
解法一:DFS+遍历grid
class Solution:def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:# DFS + 循环遍历;回溯求区域而不是路径,因此不需要在回溯函数调用后恢复现场m, n = len(grid), len(grid[0])dxy = [(0,1), (0,-1), (1,0), (-1,0)]def dfs(i,j): # 对i,j区域进行搜索,将联通i,j的陆地全部记录起来。# 获取可选集合candicate = []for dx, dy in dxy:newx, newy = i+dx, j+dyif 0 <= newx <= m-1 and 0 <= newy <= n-1 and grid[newx][newy] == '1' and not allvisited[newx][newy]:candicate.append([newx, newy])allvisited[newx][newy] = True # 在用到not allvisited[newx][newy]后立刻赋值if not candicate:returnfor each in candicate:dfs(each[0], each[1])# visited.pop() # 不用恢复了,因为不是要求路径的总和,而是记录遍历过的路径(路径就是一个grid)allvisited = [[False]*n for _ in range(m)] # 用allvisited += visited的那种做法会超时num = 0for xi in range(m):for yi in range(n):if not allvisited[xi][yi] and grid[xi][yi] == '1':dfs(xi,yi)num += 1return num
解法二:BFS+遍历grid
class Solution:def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:# BFS; 没有必要找到每个岛屿的陆地区域,只需要将遍历过的标记上即可;基本图和回溯的任何问题都得记录visited,至少要考虑上一步重复from collections import dequem, n = len(grid), len(grid[0])dxy = [(0,1), (0,-1), (1,0), (-1,0)]visited = [[False]*n for _ in range(m)]num = 0quelen = []for i in range(m):for j in range(n):# 对每个i,j做bfs并标记上搜索过的区域if grid[i][j] == '1' and not visited[i][j]: # 1 和 '1'num += 1que = deque([[i,j]])visited[i][j] = Truewhile que: # 不需要记录层数quelen.append(len(que))x, y = que.popleft()# visited[x][y] = True # 出队放会超时for dx, dy in dxy:newx, newy = x+dx, y+dyif 0 <= newx <= m-1 and 0 <= newy <= n-1 and not visited[newx][newy] and grid[newx][newy] == '1':que.append([newx, newy])visited[newx][newy] = True # 只可以在进队的时候设置visited,出队的时候会超时!return num
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