【广度优先搜索-中等】1020. 飞地的数量-优快云博客

这篇博客主要讲解如何利用深度优先搜索（DFS）算法解决寻找被1包围的0的区域数量问题，即统计封闭岛屿的数目。提供的代码示例展示了如何在二维网格中进行DFS遍历，同时修改细节以适应不同题目需求。通过理解此问题，读者可以进一步掌握图论和搜索算法在解决实际问题中的应用。

【题目】
在这里插入图片描述【分析】
这题的本质就是求统计封闭岛屿的数目
1254. 统计封闭岛屿的数目
这两题的代码可以通用，就是稍微修改了一点细节
本题是求被0包围的1的个数
统计封闭岛屿的数目是求被1包围的0的区域个数不要求求0的个数，而求有多少个被包围的区域，所以代码只要小小的改动即可使用在本题中。如果是第一次接触此类题，可以先做统计封闭岛屿的数目这题，然后再进阶到本题，这样会更好接受
【代码】
在这里插入图片描述

class Solution:
    def numEnclaves(self, grid: List[List[int]]) -> int:
        visited=[[0 for i in range(len(grid[0]))] for i in range(len(grid))]
        cnt=0
        def dfs(x,y):
            if x>=0 and x<len(grid) and y>=0 and y<len(grid[0]) and grid[x][y]==1 and visited[x][y]==0:
                if x==0 or x==(len(grid)-1) or y==0 or y==(len(grid[0])-1):
                    return False
                visited[x][y]=1
                ans1=dfs(x-1,y)
                ans2=dfs(x+1,y)
                ans3=dfs(x,y+1)
                ans4=dfs(x,y-1)
                if ans1 and ans2 and ans3 and ans4:
                    self.tmp+=1
                return True and ans1 and ans2 and ans3 and ans4
            if x>=0 and x<len(grid) and y>=0 and y<len(grid[0]):
                return True
            return False
        for i in range(len(grid)):
            for j in range(len(grid[0])):
                if grid[i][j]==1 and visited[i][j]==0:
                    self.tmp=0
                    res=dfs(i,j)
                    if res:
                        cnt+=self.tmp
        return cnt