LeetCode200. 岛屿数量（dfs深度遍历搜索）

给你一个由 ‘1’（陆地）和 ‘0’（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。
岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。
此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。

示例 1：

输入：grid = [
[“1”,“1”,“1”,“1”,“0”],
[“1”,“1”,“0”,“1”,“0”],
[“1”,“1”,“0”,“0”,“0”],
[“0”,“0”,“0”,“0”,“0”]
]
输出：1

示例 2：

输入：grid = [
[“1”,“1”,“0”,“0”,“0”],
[“1”,“1”,“0”,“0”,“0”],
[“0”,“0”,“1”,“0”,“0”],
[“0”,“0”,“0”,“1”,“1”]
]
输出：3

• 这是一个典型的搜索问题，也是一类问题——岛屿问题。搜索问题在二叉树中也会应用到，单说搜索的话，网格其实就是二叉树的拓展。二叉树中我们的dfs函数的退出条件是该节点为叶子节点，否则的话就递归遍历左右子树。我们的网格其实就是把两个方向变成了四个方向，并且要注意的是重复遍历的情况，这在二叉树中是不存在的，其他是没什么变化的。
• 主要思路：对表格中的节点进行遍历，如果值为1，说明他是一个岛屿的开始，那么岛屿数量加1，调用dfs函数，最后返回岛屿的数量。
• dfs函数：在这个函数中我们要做的就是对满足条件的节点向下进行遍历
• 具体代码

class Solution {
    public int numIslands(char[][] grid) {
        int row = grid.length;
        int column = grid[0].length;
        int landNum = 0;
        for(int i = 0; i < row; i ++){
            for(int j = 0; j < column; j ++){
                if(grid[i][j] == '1'){
                    landNum ++;
                    dfs(grid, i, j);
                }
            }
        }
        return landNum;
    }
	// 对于边界的判断，我们采用先遍历后判断的方法
    public void dfs(char[][] grid, int row, int column){
        int rowCount = grid.length;
        int columnCount = grid[0].length;

        if(row < 0 || row >= rowCount || 
        column < 0 || column >= columnCount || grid[row][column] != '1') return ;

        grid[row][column] = '2';

        // 先污染再治理，不管是否在区域内，直接进行深度搜索
        dfs(grid, row - 1, column);
        dfs(grid, row + 1, column);
        dfs(grid, row, column - 1);
        dfs(grid, row, column + 1);
    }
}