Leetcode 542 Matrix

本文探讨了两种更新矩阵中每个元素到最近0的距离的方法:一种使用BFS遍历算法,另一种采用动态规划方法。通过对比,展示了动态规划在解决该问题上的效率优势。

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  • 第一版BFS:没找到毛病通不过,也是醉了(复杂度有点高呀,小伙子)

class Solution {
public:
   void bfs(vector<vector<int>>&matrix,int i, int j, int &cnt){
        if(matrix[i][j] == 0)return;
        cnt++;
        if(i > 0)bfs(matrix, i-1,j,cnt);
        else if(j > 0)bfs(matrix, i,j-1,cnt);
        else if(i < matrix.size() -1)bfs(matrix, i +1, j,cnt);
        else if(j < matrix[0].size() -1)bfs(matrix, i, j + 1,cnt);
    }
    vector<vector<int>> updateMatrix(vector<vector<int>>& matrix) {
        vector<vector<int>> res(matrix.size(),vector<int>(matrix[0].size(),0));
        for(int i = 0; i< matrix.size(); i++){
            for(int j = 0; j < matrix[0].size(); j++){
                int cnt = 0;
                bfs(matrix,i,j, cnt);
                res[i][j] = cnt;
            }
        }
        return res;
    }
};
  • 第二版DP,over
class Solution {
public:

    vector<vector<int>> updateMatrix(vector<vector<int>>& matrix) {
        vector<vector<int>> res(matrix.size(),vector<int>(matrix[0].size(),INT_MAX));
        for(int i = 0; i< matrix.size(); i++){
            for(int j = 0; j < matrix[0].size(); j++){
                if(matrix[i][j] == 0)res[i][j]=0;
                if(i > 0 && res[i-1][j] != INT_MAX)res[i][j] = min(res[i][j],res[i-1][j]+1);
                if(j > 0 && res[i][j-1] != INT_MAX)res[i][j] = min(res[i][j],res[i][j-1]+1);

            }
        }
        for(int i = matrix.size()-1; i>=0; i--){
            for(int j = matrix[0].size()-1; j >=0; j--){
                if(matrix[i][j] == 0)res[i][j]=0;
                if(i < matrix.size()-1 && res[i+1][j]!= INT_MAX)res[i][j] = min(res[i][j],res[i+1][j]+1);
                if(j < matrix[0].size()-1  && res[i][j+1] != INT_MAX )res[i][j] = min(res[i][j],res[i][j+1]+1);

            }
        }
        return res;
    }
};
LeetCode 542题是要求实现一个算法,将一个给定的二维数组(0代表墙,1代表空地,2代表细菌)按以下规则进行更新: - 任何1都会被更新为2; - 每个1旁边的空地(与1在上下左右相邻),会按顺序变为1; - 根据更新规则,墙(0)不变。 这个问题可以用广度优先搜索(BFS)解决。我们可以从所有初始为2的细菌开始,将其周围的空地依次更新为1。我们从这些初始的细菌出发,将它们的相邻位置放入队列中,然后不断从队列中取出位置进行更新,直到队列为空。 以下是一个可能的C++解决方案: ```cpp #include <vector> using namespace std; class Solution { public: vector<vector<int>> updateMatrix(vector<vector<int>>& matrix) { int m = matrix.size(), n = matrix[0].size(); vector<vector<int>> dirs = {{1, 0}, {-1, 0}, {0, 1}, {0, -1}}; vector<vector<int>> ans(m, vector<int>(n, INT_MAX)); queue<pair<int, int>> q; // 初始化,将所有的细菌位置加入队列,并记录答案中的距离 for (int i = 0; i < m; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { if (matrix[i][j] == 2) { q.push({i, j}); ans[i][j] = 0; } } } // 广度优先搜索 while (!q.empty()) { auto [x, y] = q.front(); q.pop(); for (auto& dir : dirs) { int nx = x + dir[0], ny = y + dir[1]; if (nx >= 0 && nx < m && ny >= 0 && ny < n && ans[nx][ny] > ans[x][y] + 1) { ans[nx][ny] = ans[x][y] + 1; q.push({nx, ny}); } } } return ans; } }; ``` 在这段代码中,首先创建了一个方向数组`dirs`来表示上下左右四个方向。接着,初始化一个同样大小的二维数组`ans`来存储每个位置到最近细菌的距离,并将所有的细菌位置和初始距离0加入队列中。然后执行广度优先搜索,对于队列中的每个位置,将其相邻的空地加入队列,并更新`ans`数组中相应位置的值为当前位置到最近细菌的最短距离。
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