最大岛屿

该博客探讨了如何在给定的二维网格中找到最大的岛屿面积。通过搜索算法和数据结构的应用,解决了一个具有M×N单元格的网格中,每个单元格可能是海洋或陆地的问题。博客内容包括对问题的描述,以及限制条件,如M和N的最大值不超过500,以及测试用例的数量T不超过100000。
最大岛屿
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描述
神秘的海洋,惊险的探险之路,打捞海底宝藏,激烈的海战,海盗劫富等等。加勒比海盗,你知道吧?杰克船长驾驶着自己的的战船黑珍珠1号要征服各个海岛的海盜,最后成为海盗王。 这是一个由海洋、岛屿和海盗组成的危险世界。面对危险重重的海洋与诡谲的对手,如何凭借智慧与运气,建立起一个强大的海盗帝国。

杰克船长手头有一张整个海域的海图,上面密密麻麻分布着各个海屿的位置及面积。他想尽快知道整个海域共有多少岛屿以及最大岛屿的面积。

输入
第1行:M N T,表示海域的长,宽及一个单位表示的面积大小
接下来有M行 ,每行有N个01组成的序列以及其中穿插一些空格。0表示海水,1表示陆地,其中的空格没用,可以忽略掉。

输出

输出一行,有2个整数,一个空格间隔,表示整个海域的岛屿数,以及最大岛屿的面积


样例输入
8 16 99
00000000 00000000
0000110011000000
0001111000111000
0000000 00 0000000
00111 111000001 10
001110000 0000000
0100001111 111100

0000000000000000


样例输出
5 990
提示
①若一个陆地八个方向之一(上、下、左、右、左上、右上、左下、右下)的位置也是陆地,则视为同一个岛屿。
② 假设第一行,最后一行,第一列,最后一列全为0.

③ 1<M, N≤500 1<T≤100000

 
#include <stdio.h>
#include <string.h>
char map[505][505]; //地图
bool vis[505][505]; //所处坐标
int max=0;
void dfs(int x,int y)
{
	if(map[x][y]=='0'||vis[x][y]==true) //当前没有路或者已经遍历
	return ;//跳出循环
	max++;
	vis[x][y]=true;//标记当前位置已经遍历
	dfs(x,y+1);
	dfs(x,y-1);
	dfs(x-1,y);
	dfs(x+1,y);
	dfs(x+1,y+1);
	dfs(x+1,y-1);
	dfs(x-1,y+1);
	dfs(x-1,y-1);
}
int main()
{
	int m,n,x;
	while(~scanf("%d %d %d",&m,&n,&x))
	{
		memset(vis,false,sizeof(vis));
		memset(map,0,sizeof(map));
		for(int i=0;i<m;i++)
		{
			getchar();//下面是char类型,需要先吸收一个字符
			for(int j=0;j<n;j++)
			{
				char ch=getchar();//每次只接受一个字符
				if(ch==' ') //如果是空格
				j--;
				else
				map[i][j]=ch;
			}
		}
		int Max=0,count=0;
		for(int i=0;i<m;i++)
		for(int j=0;j<n;j++)
		{
			if(map[i][j]=='1'&&!vis[i][j]) //有路而且没有遍历
			{
				max=0;
				dfs(i,j);//搜索
				if(max>Max)//更新当前最大岛屿个数
				Max=max;
				count++;
			}
		}
		printf("%d %d\n",count,Max*x);//求给该岛屿面积
	}
	return 0;
}
        


计算二维网格中最大岛屿面积通常使用深度优先索(DFS)来实现。具体来说,遍历整个网格,每当遇到值为 `1` 的格子时,就从该格子出发进行 DFS 索,统计与其相连的所有陆地格子数量,即为当前岛屿面积。在这一过程中,为了防止重复访问同一块土地,可以将已经访问过的陆地标记为 `0`。 ### 算法步骤 - 遍历整个网格。 - 当发现值为 `1` 的格子时,启动 DFS 计算该岛屿面积。 - 在 DFS 过程中,每访问一个格子,将其标记为 `0` 以避免重复计算。 - 维护一个变量记录所有岛屿中的最大面积。 ### 实现代码 ```python def maxAreaOfIsland(grid): def dfs(i, j): # 如果越界或当前格子不是陆地,则返回0 if i < 0 or i >= len(grid) or j < 0 or j >= len(grid[0]) or grid[i][j] == 0: return 0 # 将当前格子标记为已访问 grid[i][j] = 0 # 计算当前岛屿面积,包括自身和上下左右四个方向的土地 area = 1 + dfs(i+1, j) + dfs(i-1, j) + dfs(i, j+1) + dfs(i, j-1) return area max_area = 0 for i in range(len(grid)): for j in range(len(grid[0])): if grid[i][j] == 1: # 对每一个未被访问的岛屿进行DFS,并更新最大面积 max_area = max(max_area, dfs(i, j)) return max_area ``` ### 示例输入输出 假设有一个如下的二维网格: ```python grid = [ [0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0], [0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0], [0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0], [0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0] ] ``` 调用 `maxAreaOfIsland(grid)` 将会返回 `6`,表示最大岛屿由 6 块陆地组成[^4]。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:O(m*n),其中 m 和 n 分别是网格的行数和列数。每个格子最多只会被访问一次。 - **空间复杂度**:O(m*n),最坏情况下,递归调用栈的深度可能达到 m*n,例如当整个网格是一个大的岛屿时。 这种方法不仅适用于求解最大岛屿面积问题,还可以通过调整 DFS 函数来解决其他相关问题,比如岛屿的数量、岛屿的周长等。
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