542. 01 矩阵

每日leetcode（29）

542. 01 矩阵，今天的题目如下

给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离。
两个相邻元素间的距离为 1 。
示例 1:
输入:
0 0 0
0 1 0
0 0 0
输出:
0 0 0
0 1 0
0 0 0
示例 2:
输入:
0 0 0
0 1 0
1 1 1
输出:
0 0 0
0 1 0
1 2 1

我的想法是这样的，对每个元素进行上下左右元素的递归，如果都为0，该位置为1，若不都为0，则找出上下左右递归的最小值，但是别想了，这个一听就超时了，优化最多也就在上下左右递归时候，加个判断是否visited，若visited，则直接使用该位置的值，没有visited，则递归，同时该位置visited。
这时候就要引入今天的主角了，BFS，广度遍历，之前我所理解的广度遍历只有一个起点，这道题的解法是每个0都作为起点，先找出所有的0值的位置添加到一个列表，当列表不为空，取出一个坐标值，如果没被访问过，而且遍历上下左右的坐标值，更新为当前坐标对应值+1，将四周坐标添加进列表，并添加访问标志，实现了一个栈，相当于从0开始，向外拓展，每次+1。以下是评论区大神的代码

class Solution:
    def updateMatrix(self, matrix: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        m, n = len(matrix), len(matrix[0])
        Q = collections.deque([])
        visited = set()
        # 初始化队列，将所有起始点加入
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if matrix[i][j] == 0:
                    Q.append((i, j))
                    visited.add((i, j))
        # 将所有相邻节点加入队列
        while Q:
            i, j = Q.popleft()
            for x, y in [(i+1, j), (i-1, j), (i, j+1), (i, j-1)]:
                if 0 <= x < m and 0 <= y < n and (x, y) not in visited:
                    matrix[x][y] = matrix[i][j] + 1
                    visited.add((x, y))
                    Q.append((x, y))
        return matrix

不过这个方法的效率算不上很高，只有百分之70多，之后在研究看看别的算法
还看到评论区有个使用两次遍历的算法，第一次更新坐上，第二次更新右下，之后贴代码，不过这个效率也不是特别高，还不如这里说的算法，我就好奇了，还有什么算法这么快的吗