【DFS】200.岛屿数量

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法1:DFS

最简单的DFS必须掌握!!!

class Solution {
    public int numIslands(char[][] grid) {
        int m = grid.length, n = grid[0].length, ans = 0;
        if (m == 0 || n == 0) {
            return ans;
        }
        boolean[][] visited = new boolean[m][n];
        for (int i = 0; i < m; ++i) {
            for (int j = 0; j < n; ++j) {
                if (grid[i][j] == '1' && !visited[i][j]) {
                    ++ans;
                    dfs(grid, visited, i, j);
                }
            }
        }

        return ans;
    }

    public void dfs(char[][] grid, boolean[][] visited, int i, int j) {
        if (i >= 0 && i < grid.length 
                && j >= 0 && j < grid[0].length 
                && grid[i][j] == '1' 
                && !visited[i][j]) {
            visited[i][j] = true;
            dfs(grid, visited, i - 1, j);
            dfs(grid, visited, i + 1, j);
            dfs(grid, visited, i, j + 1);
            dfs(grid, visited, i, j - 1);
        }
    }
}
【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
### C语言实现计算岛屿数量算法 以下是基于引用内容以及相关知识构建的一个完整的C语言程序来解决岛屿数量问题。该方法通过深度优先搜索(DFS)遍历二维网格中的每一个位置,标记已访问过的陆地单元格。 #### 定义与初始化 在给定的 `grid` 中,每个 `'1'` 表示陆地,而 `'0'` 则表示水体。目标是找到相互连接的陆地组成的独立岛屿数量[^3]。 #### 主要逻辑 为了防止重复计数同一块岛屿上的多个陆地单元格,在发现一个新的未被访问的陆地时,调用辅助函数 `Search(x, y)` 来递归地标记这块岛屿的所有部分为已访问状态。这一步骤可以有效减少冗余操作并提高效率[^1]。 下面是具体的代码实现: ```c #include <stdio.h> #include <string.h> // 辅助函数用于修改当前节点及其相连的所有节点的状态 void Search(char **grid, int gridSize, int *gridColSize, int x, int y){ if (x < 0 || y < 0 || x >= gridSize || y >= (*gridColSize)) { return; } if(grid[x][y] != '1') { return; } // 将当前位置设置为‘0’代表已经访问过 grid[x][y] = '0'; // 对四个方向进行递归搜索 Search(grid, gridSize, gridColSize, x - 1, y); Search(grid, gridSize, gridColSize, x + 1, y); Search(grid, gridSize, gridColSize, x, y - 1); Search(grid, gridSize, gridColSize, x, y + 1); } int numIslands(char** grid, int gridSize, int* gridColSize){ if (!grid || gridSize == 0 || !(*gridColSize)){ return 0; } int count = 0; for(int i = 0; i < gridSize; ++i){ for(int j = 0; j < (*gridColSize); ++j){ if(grid[i][j] == '1'){ // 发现新岛屿 count++; // 调用dfs清除整个岛屿 Search(grid, gridSize, gridColSize, i, j); } } } return count; } ``` 上述代码实现了基本的功能需求,并遵循了标准输入输出模式下的最佳实践[^4]。 #### 测试案例 可以通过简单的测试数据验证此功能是否正常工作。例如创建一个小型矩阵模拟地图环境来进行调试和确认最终结果准确性。 ---
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