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LeetCode岛屿数量

题目描述

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.length
  • n == grid[i].length
  • 1 <= m, n <= 300
  • grid[i][j] 的值为 '0' 或 '1'

解题思路

岛屿问题是网格 DFS 问题的典型代表,我们所熟悉的 DFS(深度优先搜索)问题通常是在树或者图结构上进行的。而岛屿 DFS 问题,是在一种「网格」结构中进行的。

我们首先明确一下岛屿问题中的网格结构是如何定义的,以方便我们后面的讨论。

网格问题是由 m×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。
在这里插入图片描述

网格结构中的格子有多少相邻结点?答案是上下左右四个。对于格子 (r, c) 来说(rc 分别代表行坐标和列坐标),四个相邻的格子分别是 (r-1, c)、(r+1, c)、(r, c-1)、(r, c+1)。换句话说,网格结构是「四叉」的。
在这里插入图片描述

代码

/**
 * @param {character[][]} grid
 * @return {number}
 */
var numIslands = function(grid) {
    //深度优先
    let count = 0;
    let m = grid.length;
    let n = grid[0].length;
    const dfs = (i, j) => {
        if(i < 0 || j < 0 || i >= m || j >= n || grid[i][j] === '0') return;//下标越界或不是陆地,返回
        grid[i][j] = '0';//将陆地置为水,避免后续访问重复计算这个位置
        //检验它的上下左右方向有没有陆地
        dfs(i + 1, j);
        dfs(i - 1, j);
        dfs(i, j + 1);
        dfs(i, j - 1);
    }
    for(let i = 0; i < m; i++) {
        for(let j = 0; j < n; j++) {
            if(grid[i][j] === '1') {//找到陆地
                dfs(i, j);//找到这个陆地所属的一整块岛屿,整个岛屿原本的的'1'都被置为'0'
                count++;//岛屿数量增加
            }
        }
    }
    return count;
};

代码分析

  1. var numIslands = function(grid) {
    定义了一个名为 numIslands 的函数,它接受一个二维数组 grid 作为参数。

  2. let count = 0;
    声明一个变量 count 用来计数岛屿的数量,初始值为 0。

  3. let m = grid.length;
    获取网格的行数。

  4. let n = grid[0].length;
    获取网格的列数。

  5. const dfs = (i, j) => {
    定义一个名为 dfs 的函数,它接受两个参数 ij,分别代表当前要访问的网格的行和列的索引。

  6. if(i < 0 || j < 0 || i >= m || j >= n || grid[i][j] === '0') return;
    这是一个边界检查,确保不会访问网格外的元素,并且只有当当前位置是陆地(即 grid[i][j] 的值为 ‘1’)时,才会继续执行。

  7. grid[i][j] = '0';
    将当前位置标记为已访问,通过将其值改为 '0'

  8. dfs(i + 1, j);
    递归调用 dfs 函数,检查当前位置的下方是否有陆地。

  9. dfs(i - 1, j);
    递归调用 dfs 函数,检查当前位置的上方是否有陆地。

  10. dfs(i, j + 1);
    递归调用 dfs 函数,检查当前位置的右侧是否有陆地。

  11. dfs(i, j - 1);
    递归调用 dfs 函数,检查当前位置的左侧是否有陆地。

  12. for(let i = 0; i < m; i++) {
    开始一个外层循环,遍历每一行。

  13. for(let j = 0; j < n; j++) {
    开始一个内层循环,遍历每一列。

  14. if(grid[i][j] === '1') {
    检查当前位置是否是陆地。

  15. dfs(i, j);
    如果是陆地,调用 dfs 函数,从这个位置开始进行深度优先搜索,将整个岛屿标记为已访问。

这里每一块陆地通过这个函数都会变为海洋,不会影响其他陆地的搜索,下面直接统计数量

  1. count++;
    每找到一个岛屿,岛屿计数器 count 增加 1。

  2. return count;
    返回岛屿的总数。

这段代码的总体思路是使用深度优先搜索(DFS)来遍历整个网格。对于每个未被访问的陆地单元格,它都会递归地标记所有相邻的陆地单元格,直到没有更多的陆地可以访问。每完成一次这样的搜索,就意味着找到了一个岛屿,因此增加岛屿的计数。这个过程会一直重复,直到所有的陆地都被访问过。最后,函数返回找到的岛屿总数。


http://www.kler.cn/news/354916.html

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