岛屿的面积有多大

题目描述

若海域由一个主岛和一些附属岛屿组成,海域可由一个n×n的方阵表示,矩阵中的数字表示相应主岛或岛屿的海拔:数字19表示陆地,数字0表示海洋。

现在A君打算在某个岛屿或主岛上探险,他的飞机将会降落在海域坐标为(x, y)的陆地上,请你计算A君降落点所在岛屿或主岛的面积有多大,此处将面积定义为满足4连通的格子有多少个,4连通即为将与A君降落点上下左右相邻接的陆地均视为同一岛屿或主岛。

输入

输入一行包含3个整型数据,第一个用于表示海域的总面积,即nn列(1<=n<=30)的方形区域;后两个用于表示A君的降落点坐标xy(1<=x, y <=n)。

输出

A君降落点所在岛屿或主岛的面积。

样例输入

3 1 1
1 1 0
2 1 0
0 0 0
5 2 4
0 1 1 5 0
2 2 3 1 1
2 0 0 2 0
0 1 3 1 0
1 0 1 0 0
10 6 8
1 2 1 0 0 0 0 0 2 3
3 0 2 0 1 2 1 0 1 2
4 0 1 0 1 2 3 2 0 1
3 2 0 0 0 1 2 4 0 0
0 0 0 0 0 0 1 5 3 0
0 1 2 1 0 1 5 4 3 0
0 1 2 3 1 3 6 2 1 0
0 0 3 4 8 9 7 5 0 0
0 0 0 3 7 8 6 0 1 2
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

样例输出

4
14
38

本题采用深度优先搜索算法,本质是递归,在x, y,的上下左右处搜索

#include <stdio.h>
int a[31][31], n;

int dfs(int x, int y){
	int sum = 0;
	if(x >= 1 && x <= n && y >= 1 && y <= n){
		if(a[x][y] != 0){
			sum  = 1;a[x][y] = 0;
			sum += dfs(x - 1, y);
			sum += dfs(x + 1, y);
			sum += dfs(x, y - 1);
			sum += dfs(x, y + 1);
		}
		return sum;
	}
	else return 0;
}

int main(){
	int x, y, i, j, m;
	while(scanf("%d%d%d", &n, &x, &y) == 3){
	    for(i = 1; i <= n; i++){
		    for(j = 1; j <= n; j++){
			    scanf("%d", &a[i][j]); 
		}
	}
	    m = dfs(x, y);
	    printf("%d\n", m);
	}
	return 0;
} 


### 计算二维网格中岛屿的最面积 为了计算二维网格中岛屿的最面积,可以基于广度优先搜索 (BFS) 或深度优先搜索 (DFS) 的思路来解决问题。以下是完整的解决方案及其解释。 #### 算法描述 1. 遍历整个二维网格中的一个单元格。 2. 如果遇到一个尚未访问过的陆地 (`'1'`) 单元格,则启动 DFS/BFS 来探索与此单元格相连的所有陆地,并记录下这些连通区域的总面积。 3. 使用一个辅助数据结构(如布尔型二维数组或原地标记)来标记已访问过的单元格,防止重复计数。 4. 在遍历过程中维护一个变量 `maxArea`,用于存储当前找到的最岛屿面积。 #### 完整代码实现 以下是一个使用 DFS 方法实现的 JavaScript 代码: ```javascript function maxAreaOfIsland(grid) { const rows = grid.length; if (rows === 0) return 0; // 边界条件判断 const cols = grid[0].length; function dfs(r, c) { if (r < 0 || r >= rows || c < 0 || c >= cols || grid[r][c] !== '1') { return 0; // 越界或者不是陆地则返回0 } let area = 1; // 当前节点计入面积 grid[r][c] = '0'; // 将当前位置标记为已访问过 // 向四个方向扩展 area += dfs(r - 1, c); // 上方 area += dfs(r + 1, c); // 下方 area += dfs(r, c - 1); // 左侧 area += dfs(r, c + 1); // 右侧 return area; } let maxArea = 0; for (let i = 0; i < rows; i++) { for (let j = 0; j < cols; j++) { if (grid[i][j] === '1') { // 发现新的岛屿起点 const currentArea = dfs(i, j); maxArea = Math.max(maxArea, currentArea); // 更新最面积 } } } return maxArea; } ``` 上述代码通过递归的方式实现了深度优先搜索逻辑[^1]。每次发现一个新的 `'1'` 时,都会调用 `dfs()` 函数去探索其周围的连通部分并累加面积。 #### BFS 版本实现 如果更倾向于迭代方式而非递归,也可以改写成基于队列的广度优先搜索版本: ```javascript function maxAreaOfIsland(grid) { const rows = grid.length; if (rows === 0) return 0; const cols = grid[0].length; const directions = [[-1, 0], [1, 0], [0, -1], [0, 1]]; // 方向数组表示上下左右移动 function bfs(r, c) { const queue = []; queue.push([r, c]); grid[r][c] = '0'; // 标记为已访问 let area = 0; while (queue.length > 0) { const [row, col] = queue.shift(); area++; // 每次弹出都增加面积 for (const [dr, dc] of directions) { const newRow = row + dr; const newCol = col + dc; if ( newRow >= 0 && newRow < rows && newCol >= 0 && newCol < cols && grid[newRow][newCol] === '1' ) { queue.push([newRow, newCol]); // 加入新位置到队列 grid[newRow][newCol] = '0'; // 标记为已访问 } } } return area; } let maxArea = 0; for (let i = 0; i < rows; i++) { for (let j = 0; j < cols; j++) { if (grid[i][j] === '1') { const currentArea = bfs(i, j); maxArea = Math.max(maxArea, currentArea); } } } return maxArea; } ``` 此版本利用了一个队列来进行逐层扩散的操作[^5],同样能够有效解决该问题。 #### 复杂度分析 - 时间复杂度:O(m * n),其中 m 和 n 分别代表矩阵的高度和宽度。每个单元格最只会被访问一次。 - 空间复杂度:取决于使用的搜索策略以及输入规模,在最坏情况下可能达到 O(m * n)。 ---
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