Python实现数据结构与算法——岛屿数量_python给定一个由 '1'(陆地)和 '0'(水)组成的的二维网格,计算陆地的数量。输入:-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Mantana/article/details/104541161

这篇博客介绍了如何利用Python的BFS算法解决LeetCode上的‘岛屿数量’问题。作者详细阐述了解题思路，包括关键的BFS过程，以及在实际代码实现中遇到的时间和内存优化问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目描述：

给定一个由 ‘1’（陆地）和 ‘0’（水）组成的的二维网格，计算岛屿的数量。一个岛被水包围，并且它是通过水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成的。你可以假设网格的四个边均被水包围。

示例1：

示例2：

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/number-of-islands
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

解题思路：

这道题的关键在于如何确定陆地边界，地毯式向往扩展，有点开疆扩土的感觉。BFS算法，首先找出所有’1’（陆地），将这些陆地放入列表，作为备选起点。创建一个标记数组，用来记录哪些陆地已经被探索到了。在遍历过程中，
三个关键的数组（或队列）：

landList ：用来存储所有陆地坐标
markedList：用来标记已经探索过的坐标，与输入同size，初始值均为False
searchList：用来存储每次待遍历的坐标点，searchList总是以一个根节点开始，在遍历过程中，如果相邻节点也是陆地，则将该点坐标加入searchList，对应的markedList标记为True。如果相邻节点是水，则继续遍历。
整个遍历以landList为基础，每次遍历已经在markedList里的陆地不做遍历，直至遍历结束。则实际遍历的次数为陆地的数量。

具体代码实现如下:

from collections import deque
class Solution:
    def numIslands(self, grid) -> int:
        if not grid:
            return 0
        row = len(grid)
        col = len(grid[0])
        landsList = [