【图论】200. 岛屿问题
200. 岛屿问题
难度:中等
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问题描述
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.lengthn==grid[i].length1<=m,n<=300grid[i][j]的值为'0'或'1'
问题分析
有没有小伙伴跟我一样,这类题目一看就想尝试一下深度优先遍历 DFS ?
DFS 写起来比较简单,也比较容易理解,所以真心推荐合适场景下考虑 DFS。
如下图所示,白色筷子表示 “水”,也就是遍历时的边界。

所以接下的问题就非常简单,我们从 (0, 0) 这个坐标出发,如果是陆地就 travel,也就是 DFS 遍历,如果是水,就修改方向,如果没有地方去了,就切换到下一个陆地。
(为了更好理解,我们可以考虑:把经过的陆地,全部都换成水,避免下次还来这个地方)
解题代码
对应的 C++ 代码如下:
class Solution {
public:void travel(vector<vector<char>>& grid, int x, int y) {// 遇到边界或没有可访问的点if (x >= grid.size() || x < 0 || y >= grid[0].size() || y < 0 || grid[x][y] == '0') {return;}// 标记一下已经访问grid[x][y] = '0';// 四个方向 traveltravel(grid, x + 1, y);travel(grid, x - 1, y);travel(grid, x, y + 1);travel(grid, x, y - 1);}int numIslands(vector<vector<char>>& grid) {// 记录结果int result = 0;// 根据 (i, j) 开始尝试 travelfor (int i = 0; i < grid.size(); i++) {for (int j = 0; j < grid[0].size(); j++) {// 如果遇到的这个点是陆地if (grid[i][j] == '1') {// 开始traveltravel(grid, i, j);// travel 结束后 + 1,表示那一片陆地已经访问过了result += 1;}}}return result;}
};
- 时间复杂度:O(MN)
- 空间复杂度:O(MN)

对应的 java 代码如下:
class Solution {// 定义 travel 方法public void travel(char[][] grid, int x, int y) {// 遇到边界或没有可访问的点if (x >= grid.length || x < 0 || y >= grid[0].length || y < 0 || grid[x][y] == '0') {return;}// 标记已经访问过的点grid[x][y] = '0';// 四个方向进行递归调用travel(grid, x + 1, y);travel(grid, x - 1, y);travel(grid, x, y + 1);travel(grid, x, y - 1);}// 定义 numIslands 方法public int numIslands(char[][] grid) {// 记录结果int result = 0;// 遍历整个网格for (int i = 0; i < grid.length; i++) {for (int j = 0; j < grid[0].length; j++) {// 如果遇到陆地if (grid[i][j] == '1') {// 开始进行递归访问travel(grid, i, j);// 访问结束后计数加一result++;}}}// 返回结果return result;}
}
对应的python代码为
class Solution:def travel(self, grid, x, y):# 遇到边界或没有可访问的点if x >= len(grid) or x < 0 or y >= len(grid[0]) or y < 0 or grid[x][y] == '0':return# 标记已经访问过的点grid[x][y] = '0'# 四个方向进行递归调用self.travel(grid, x + 1, y)self.travel(grid, x - 1, y)self.travel(grid, x, y + 1)self.travel(grid, x, y - 1)def numIslands(self, grid):# 记录结果result = 0# 遍历整个网格for i in range(len(grid)):for j in range(len(grid[0])):# 如果遇到陆地if grid[i][j] == '1':# 开始进行递归访问self.travel(grid, i, j)# 访问结束后计数加一result += 1# 返回结果return result
总结
作为 DFS 的一个比较简单的例子,限制条件也比较少,只需要考虑边界问题即可。先应该学习一下 DFS 的基本逻辑,然后能够写 DFS 的代码,在此基础上稍微改改就可以刷这道题。
我更加想称这个操作为防水游戏,就是把每块岛屿都用海水淹没,看看需要操作多少次。
多谢小伙伴们的点赞支持 ~
Smileyan
2024.06.30 23:52
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