洛谷 P1162 填涂颜色 C++ 深搜 染色法

这篇博客介绍了如何使用深度优先搜索算法解决一个二维数组中,由0组成的闭合圈内部填充为2的问题。给定一个由0和1构成的方阵,其中1表示闭合圈的边界,0表示圈内空间。通过DFS遍历,将所有未染色的0填充为2。示例给出了6x6的方阵输入和输出,以及AC代码实现。

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题目描述

由数字0组成的方阵中,有一任意形状闭合圈,闭合圈由数字11构成,围圈时只走上下左右4个方向。现要求把闭合圈内的所有空间都填写成2.例如:6×6的方阵(n=6),涂色前和涂色后的方阵如下:

0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 1 1
0 1 1 0 0 1
1 1 0 0 0 1
1 0 0 0 0 1
1 1 1 1 1 1
0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 1 1
0 1 1 2 2 1
1 1 2 2 2 1
1 2 2 2 2 1
1 1 1 1 1 1

输入格式

每组测试数据第一行一个整数n(1≤n≤30)

接下来nn行,由0和1组成的n×n的方阵。

方阵内只有一个闭合圈,圈内至少有一个0。

//感谢黄小U饮品指出本题数据和数据格式不一样. 已修改(输入格式)

输出格式

已经填好数字22的完整方阵。

输入输出样例

输入 #1复制

6
0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 1 1
0 1 1 0 0 1
1 1 0 0 0 1
1 0 0 0 0 1
1 1 1 1 1 1

输出 #1复制

0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 1 1
0 1 1 2 2 1
1 1 2 2 2 1
1 2 2 2 2 1
1 1 1 1 1 1

说明/提示

1≤n≤30

AC代码如下

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int col [32] [32] , b[32][32];
int dx[5] = { 0,-1,1,0,0 };
int dy[5] = { 0,0,0,-1,1 };//第一个表示不动,是充数的,后面的四个分别是上下左右四个方向
int n, i, j;
void dfs(int p, int q) {
    int i;
    if (p<0 || p>n + 1 || q<0 || q>n + 1 || col[p][q] != 0) 
        return;//如果搜过头或者已经被搜过了或者本来就是墙的就返回 ,从而实现被墙包围的无法被染色,没被包围的0都能被染色。
    col[p][q] = 1;//染色
    for (i = 1; i <= 4; i++) 
        dfs(p + dx[i], q + dy[i]);//向四个方向搜索
}
int main() {
    cin >> n;
    for (i = 1; i <= n; i++)
        for (j = 1; j <= n; j++) {
            cin >> b[i][j];
            if (b[i][j] == 0) col[i][j] = 0;
            else col[i][j] = 2;//如果是墙则用非0值标记
        }
    dfs(0, 0);//搜索 从0,0开始搜是保证所有的点都能搜到。如果从1,1开始,如果1,1上下左右都是墙,那么便无法搜索了。
    for (i = 1; i <= n; i++) {
        for (j = 1; j <= n; j++)
            if (col[i][j] == 0) cout << 2 << ' ';//如果染过色以后i,j那个地方还是0,说明没有搜到,就是周围有墙,当然就是被围住了,然后输出2
            else cout << b[i][j] << ' ';//因为被染色了,本来没有被围住的水和墙都染成了1,所以就输出原本的b[i][j]而非col[i][j]
        cout << endl;//换行
    }
}

### 关于 P1162 填涂颜色的 Python 解法 P1162 的核心在于通过动态规划来解决问题。该问题可以被抽象成一个二维网格上的路径计数问题,其中每一步的选择受到前一步状态的影响[^1]。 以下是基于动态规划的思想实现的一个解法: #### 动态规划的状态定义 设 `dp[i][j]` 表示到达第 i 行 j 列时的不同填涂方案数量。由于每一格的颜色取决于其上一格和左一格的颜色,因此可以通过转移方程计算当前格子的可能性数目。 #### 转移方程 对于任意位置 `(i, j)`,如果它可以从上方 `(i-1, j)` 或左侧 `(i, j-1)` 移动过来,则有如下关系: \[ dp[i][j] = (dp[i-1][j] + dp[i][j-1]) \% mod \] 这里 `%mod` 是为了防止数值过大而取模操作,通常题目会指定一个较大的质数作为模数。 #### 边界条件 初始状态下,起点处只有一种方式到达自己,即 \( dp[0][0] = 1 \);其他超出边界的情况均视为不可达,对应的值初始化为零。 下面是完整的 Python 实现代码: ```python def fill_color(n, m, k): MOD = int(1e9 + 7) # 初始化 DP 数组 dp = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)] dp[0][0] = 1 # 枚举每一个单元格并更新状态 for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): if i == 1 and j == 1: # 特殊处理第一个格子 dp[i][j] = k % MOD else: dp[i][j] = ((k - 1) * (dp[i-1][j] + dp[i][j-1])) % MOD return dp[n][m] # 输入部分 n, m, k = map(int, input().split()) result = fill_color(n, m, k) print(result) ``` 此程序实现了上述逻辑,并能够高效地求解大规模输入下的结果。 --- #### 注意事项 在实际提交过程中需要注意以下几点: 1. 数据范围可能较大,需考虑优化空间复杂度。 2. 取模运算应贯穿整个过程以避免溢出错误。 3. 对于特殊情况(如单行或单列),可以直接给出结论而不必进入循环。 ---
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